plotneuralnet画EfficientNetV2网络结构图

plotneuralnet是一个Python库，用于绘制神经网络结构图。EfficientNetV2是一种高效的卷积神经网络模型，可以用plotneuralnet来绘制其网络结构图。

以下是使用plotneuralnet绘制EfficientNetV2网络结构图的步骤：

1. 首先，安装plotneuralnet库。可以使用pip命令进行安装：

   pip install plotneuralnet

2. 导入所需的库和模块：

   import matplotlib.pyplot as plt
   from plotneuralnet import PlotNeuralNet

3. 创建一个PlotNeuralNet对象，并设置图像的大小：

   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
   plot = PlotNeuralNet(ax)

4. 定义EfficientNetV2的网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等：

   layers = [
       ('Input\n(224x224x3)', ''),
       ('Conv2D\n(3x3, 32)', ''),
       ('BatchNorm', ''),
       ('Swish', ''),
       ('...', ''),
       ('GlobalAvgPool2D', ''),
       ('Dense\n(1280)', ''),
       ('Swish', ''),
       ('...', ''),
       ('Dense\n(num_classes)', ''),
       ('Softmax', '')
   ]

5. 使用add_connections方法添加网络层之间的连接关系：

   connections = [
       ('Input\n(224x224x3)', 'Conv2D\n(3x3, 32)'),
       ('Conv2D\n(3x3, 32)', 'BatchNorm'),
       ('BatchNorm', 'Swish'),
       ('Swish', '...'),
       ('...', 'GlobalAvgPool2D'),
       ('GlobalAvgPool2D', 'Dense\n(1280)'),
       ('Dense\n(1280)', 'Swish'),
       ('Swish', '...'),
       ('...', 'Dense\n(num_classes)'),
       ('Dense\n(num_classes)', 'Softmax')
   ]
   plot.add_connections(connections)

6. 使用draw方法绘制网络结构图：

   plot.draw(layers)

7. 显示绘制好的网络结构图：

   plt.show()

这样，你就可以使用plotneuralnet库来绘制EfficientNetV2的网络结构图了。