pycharm中怎么显示深度学习网络的架构图

在PyCharm中，通常不直接内置绘制深度学习网络架构图的功能。但是你可以通过结合其他库来实现这个需求。Keras和TensorFlow等深度学习框架本身就支持可视化神经网络结构，而PyCharm可以作为它们集成开发环境（IDE）的一个组件。

以下是使用TensorBoard（TensorFlow的可视化工具）在PyCharm中展示模型架构的一般步骤：

1. **安装TensorBoard**: 如果还没有安装，可以在PyCharm的终端或者命令行中安装`tensorboard`和`tensorflow-addons`：

   pip install tensorboard tensorflow-addons

2. **编写模型并在训练前保存图形**:
使用Keras或tf.keras定义你的模型，在构建完毕后，你可以通过`tf.keras.utils.plot_model`来生成图形：

   from tensorflow.keras.utils import plot_model
   model = create_your_model() # 替换为实际的模型构建
   plot_model(model, to_file='model_architecture.png', show_shapes=True)

3. **配置TensorBoard**: 首先启动TensorBoard服务：

   tensorboard --logdir=path/to/log-directory  # 替换为你存放日志文件的路径

4. **在PyCharm中查看**: 在PyCharm中，打开浏览器访问`http://localhost:6006`（默认端口），你会看到TensorBoard界面，在那里可以看到模型的详细架构图。

如果你需要实时更新模型视图，可以考虑使用TensorBoard插件，如`tensordash`，但这不是PyCharm内置的功能。