从零开始，手把手教你绘制AI训练模型原理图

你是不是也曾经盯着那些复杂的AI模型原理图，心里嘀咕：这玩意儿到底是怎么画出来的？别担心，今天咱们就来聊聊这个话题，我保证，用最接地气的方式,让你也能轻松上手。

先说说我自己的经历吧，刚开始接触AI的时候，看到那些结构图、流程图，简直一头雾水，后来慢慢摸索，才发现画原理图其实没那么神秘，说白了，就是把抽象的概念用图形的方式表达出来，就像给别人指路,画张简图比纯文字描述要直观得多。

第一步：理解你要表达什么

在动笔之前，你得先搞清楚自己要画什么，是深度学习网络的结构？还是数据在模型中的流动过程？或者是模型的训练流程？

比如说，你要画一个简单的神经网络，那至少得知道输入层、隐藏层、输出层这些基本概念，如果要画Transformer模型，那就得了解自注意力机制是怎么回事，别急着动手，先把要表达的内容在脑子里过一遍,或者写个简单的提纲。

我个人的习惯是，先把这个模型用最通俗的语言描述出来，这个模型先把图片分成小块，然后提取特征，最后分类”，这样的描述对应到图形上,自然就是三个主要部分了。

第二步：选择合适的工具

工欲善其事，必先利其器,选对工具能让画图事半功倍。

如果你追求快速出图，可以用在线的绘图工具，这些工具模板多，拖拽就能用，特别适合新手，要是你对效果要求比较高，那可能得用专业点的软件，不过说实话，我现在有时候赶时间,用PPT也能画出不错的示意图。

关键不是工具多高级，而是你用得多顺手，我认识个大牛，就靠一支笔一张纸,画出来的图照样清晰明了。

第三步：确定图形语言

这就是你要用的“词汇表”，比如用方块表示数据处理模块，用箭头表示数据流向,用虚线表示可选步骤等等。

保持一致性特别重要，别一会儿用圆角矩形表示层，一会儿又用直角矩形，这样容易把人搞糊涂，我建议新手可以先借鉴别人成熟的图例风格,等熟练了再发展自己的特色。

说到这个，我想起刚开始画图时犯过的错误——把图弄得花里胡哨的，用了七八种颜色，结果自己都看晕了，后来才明白,简洁明了才是王道。

第四步：从整体到细节

画图最怕的就是一上来就纠结细节，我的经验是,先搭骨架再填肉。

先画出最核心的几个模块，把它们之间的关系理清楚，比如先确定模型有几个主要组成部分，数据是怎么在这些部分之间流动的，这一步不用考虑太多细节,把大框架搭好就行。

等大结构没问题了，再往里面添加细节，比如在某个层旁边标注激活函数是什么，在箭头旁边注明数据的维度变化，但要记住，不是越详细越好,关键信息到位就可以了。

第五步：注重可读性

你画的图是给人看的,所以用户体验很重要。

排版要留出足够的空白，别把所有元素挤在一起，重要的部分可以适当突出，比如用粗线框起来，或者用醒目的颜色标注，文字要清晰易读,别用太小太花的字体。

我有个小技巧：画完图后，找个完全不懂这个领域的朋友看看，问他能不能看懂图的大概意思，如果他能看懂六七成,说明你这图还算成功。

第六步：迭代优化

很少有图能一稿过,反复修改是常态。

画完初稿后，放一会儿再回来看，往往能发现之前没注意到的问题，或者是给别人讲解的时候,突然意识到某个地方表达得不够清楚。

我就经常这样，画完图觉得完美无缺，过两天再看：“这画的什么玩意儿？”然后推倒重来，别怕修改,好图都是改出来的。

实际案例：画个CNN示意图

咱们来个实际的,假设要画个简单的卷积神经网络示意图。

先画三个大方块，分别标上“卷积层”、“池化层”、“全连接层”,这就是模型的主干。

然后在每个方块下面加个小注释：卷积层旁边写“特征提取”，池化层写“降维”，全连接层写“分类”。

用箭头把它们连起来，数据从左流到右，在箭头旁边可以标注数据的形状变化，224×224×3”变成“112×112×64”。

在图的角落加个图例，说明各种图形代表什么,齐活！

常见坑点提醒

新手最容易掉进去的坑，我差不多都踩过,这里分享几个：

一个是过于追求完美，每个细节都要精确对应代码实现，其实原理图重要的是传达思想,不是技术文档。

另一个是滥用技术术语，生怕别人不知道自己懂行,结果就是图上一堆看不懂的缩写和符号。

不注意比例关系，把次要的部分画得特别显眼,核心部分反而缩在角落。

最后几句实在话

画好原理图确实需要练习，但更重要的是理解你要表达的内容，当你真正理解了一个模型的工作原理,画图就是水到渠成的事。

别被那些花里胡哨的图吓住，它们很可能只是外表光鲜，真正的好图,是那些能让人一眼就看懂核心思想的图。

从现在开始，找几个简单的模型试着画一画，别担心画得不好，谁还不是从涂鸦开始的呢？画多了,自然就找到感觉了。

画图是为了交流思想，不是炫技，清晰、准确、易懂，这三点做到了,你的原理图就成功了一大半。

好了，关于画AI训练模型原理图，今天就聊到这里，希望能帮你少走些弯路，要是还有什么不明白的，随时可以继续交流，画画嘛，本来就是件有趣的事,别把它想得太复杂。

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