AI 架构图绘制工具
神经网络结构图 在线生成器
将模型描述转化为清晰的神经网络架构图。为科研论文、课程讲义、技术博客和产品文档生成可发表的 CNN、Transformer、RNN、GAN、MLP 和自编码器架构可视化图。
支持 CNN、Transformer、RNN、GAN、MLP 和自编码器布局清晰的层标注、箭头、张量和架构模块适用于论文、课件、Notebook 和技术博客导出高分辨率图像和 SVG 矢量文件
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描述你想可视化的模型架构
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神经网络结构图示例
了解不同深度学习架构如何可视化，用于科研、教学和技术传播。
视图：
前馈多层感知机（MLP）
清晰的多层感知机结构图，展示全连接层、隐藏层和输出预测流。
machine-learningmlpclassification
CNN 卷积神经网络架构
计算机视觉管道图，可视化卷积块、特征图、池化层和分类层。
deep-learningcnncomputer-vision
Transformer 注意力模型
突出显示注意力层、词元流、位置编码和编码器-解码器结构的 Transformer 图。
transformerattentionllm
RNN 与 LSTM 单元
展开的序列模型图，清晰呈现隐藏状态、门控机制和时间步依赖关系。
rnnlstmsequence-modeling
GAN 训练循环
展示 GAN 训练中生成器与判别器博弈关系的生成式 AI 架构图。
gangenerative-aiadversarial-learning
自编码器瓶颈结构
表示学习结构图，展示维度压缩、潜在空间和重建路径。
autoencoderlatent-spacerepresentation-learning
什么是神经网络结构图生成器？
神经网络结构图生成器是一种将架构描述转化为机器学习模型可视化图的工具。无需手动绘制每一层、张量和箭头，只需用文字描述架构，即可获得清晰展示从输入到输出数据流的图件。对于科研论文、技术博客、课程幻灯片、内部文档和模型说明材料尤为实用——清晰度与技术准确性同样重要。
何时使用神经网络结构图
- 解释模型架构的科研论文和学位论文章节
- 深度学习概念的课程幻灯片和教学材料
- 对比 CNN、RNN、Transformer 或 GAN 设计的技术博客
- 研究与工程交接的内部 ML 文档
- 需要向非专业人员传达模型流程的产品说明
可以可视化的架构类型
- 前馈网络和多层感知机
- 用于图像分类、检测和分割的 CNN 模型
- 用于序列和时序任务的 RNN、GRU 和 LSTM 模型
- 带有注意力块和编码器-解码器堆叠的 Transformer 架构
- GAN、自编码器、VAE 及其他生成或表示学习模型
如何写出更好的提示词
- 先指明模型类型，如 CNN、Transformer 或自编码器
- 指定主要模块，如嵌入层、卷积块、池化层、瓶颈层或分类头
- 说明数据流方向以及模型是堆叠、分支还是循环结构
- 包含你想显示的标签，如张量维度、注意力头数或激活函数
- 如果希望图件风格适合科研、教学或博客，请注明使用场景
神经网络图与通用网络拓扑图的区别
神经网络结构图专为机器学习架构设计，与计算机网络图不同。神经网络图关注层、张量、注意力机制、隐藏状态和训练流；通用网络图关注服务器、路由器、交换机、API 和基础设施。如果你的目标是解释模型行为、训练结构或推理流程，需要的是神经网络架构图，而不是系统拓扑图。
