pycharm用PlotNeuralNet

### 如何在 PyCharm 中使用 PlotNeuralNet 绘制神经网络结构图

#### 安装依赖库
为了能够在 PyCharm 中成功使用 PlotNeuralNet 来绘制神经网络结构图，需要先安装一些必要的 Python 库以及 LaTeX 编译环境。

对于 Python 的部分，在命令行输入如下指令来安装 `plot_neural_net` 和其他可能需要用到的相关包：

pip install plot-neural-net

由于 PlotNeuralNet 主要通过调用 LaTeX 进行最终的图表渲染工作，因此还需要确保本地已经配置好了支持 TikZ/PGF 的 TeX 发行版，例如 MiKTeX 或者 TeX Live。如果尚未安装，则可以从官方网站下载适合 Windows 平台版本并按照指引完成设置[^1]。

#### 配置 PyCharm 环境变量
为了让 PyCharm 能够识别到系统的 LaTeX 命令路径，需将 TeXLive 或 MiKTeX 所对应的 bin 文件夹加入至系统 PATH 变量之中；另外一种方式是在项目解释器里手动指定 latexmk.exe 的绝对路径作为参数传递给 pythontex 工具链中的相应选项。

#### 创建绘图脚本
下面给出一段简单的例子展示怎样利用 PlotNeuralNet API 构建一个基础的 CNN 模型架构可视化代码片段:

from neuralnetwork import NeuralNetworkDrawerEngine as drawer_engine

def draw_cnn_architecture():
    arch = [
        to_head( '..' ),
        to_cor(),
        to_begin(),

        # 卷积层定义...
        to_Conv("conv1", s_filer=50, n_filer=28, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)",
                height=40, depth=40, width=2),
        
        # 更多层...

        to_end()
    ]
    
    with open('cnn_arch.tex', 'w') as f:
        for line in arch:
            f.write(line)

if __name__ == '__main__':
    draw_cnn_architecture()

这段程序会生成名为 cnn_arch.tex 的 .tex 文件，该文件包含了描述所需绘制图形的所有必要信息。之后可以通过外部工具 (如 TexStudio) 或者集成开发环境中合适的插件来进行编译得到 PDF 输出结果[^2]。

需要注意的是上述代码仅为示意用途，实际应用时应根据具体需求调整各组件属性值以匹配目标模型特征。