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在MXNet中可以使用mx.viz.plot_network函數來可視化模型的結構。這個函數接受一個Symbol對象作為參數，然后生成一個圖形化的表示該模型結構的圖。
以下是一個簡單的例子，展示如何使用mx.viz.plot_network來可視化一個簡單的全連接神經網絡模型：
import mxnet as mx
# 定義一個簡單的全連接神經網絡模型
data = mx.sym.Variable('data')
fc1 = mx.sym.FullyConnected(data=data, name='fc1', num_hidden=128)
act1 = mx.sym.Activation(data=fc1, name='relu1', act_type='relu')
fc2 = mx.sym.FullyConnected(data=act1, name='fc2', num_hidden=64)
act2 = mx.sym.Activation(data=fc2, name='relu2', act_type='relu')
fc3 = mx.sym.FullyConnected(data=act2, name='fc3', num_hidden=10)
softmax = mx.sym.SoftmaxOutput(data=fc3, name='softmax')
# 可視化模型結構
graph = mx.viz.plot_network(symbol=softmax, shape={'data': (1, 784)}, node_attrs={'fixedsize': 'false'})
graph.render(filename='network_graph', format='pdf')
在這個例子中，我們首先定義了一個簡單的全連接神經網絡模型，然后使用mx.viz.plot_network函數來生成模型結構的圖。我們還可以通過設置shape參數來指定輸入數據的形狀，以便更好地展示模型結構。最后，我們將生成的圖保存為PDF文件。
運行這段代碼后，會生成一個名為network_graph.pdf的文件，其中包含了我們定義的全連接神經網絡模型的結構圖。您可以打開這個文件查看模型的結構。
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