在Caffe中，目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法：
1. 使用Netscope在线可视化
2. 使用Caffe提供的draw_net.py
1. 使用Netscope在线可视化Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具，即:http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html
使用方法：首先打开这个地址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor，然后把你的描述神经网络结构的prototxt文件复制到该编辑框里，最后按shift-enter，这样就可以直接以图形方式显示网络的结构 。
比如，以mnist的LeNet网络结构为例，把Caffe中example/mnist/lenet_train_test.prototxt文件的内容复制到编译框，按shift-enter,立即就可以得到可视化的结构图。
2. 使用Caffe提供的draw_net.py
python/draw_net.py, 这个文件，就是用来绘制网络模型的。也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。
1. 安装graphviz : sudo apt-get install graphviz
2. 安装pydot : sudo pip install pydot
3.执行draw_net.py文件，带有三个参数：网络模型的prototxt文件，保存图片的路径及名字，--rankdir=x，x有四种选择，分别是LR, RL， TB， BT，用来表示网络的方向，分别是从左到右，从右到左，从上到下，从下到上，默认是LR。
以绘制Lenet模型为例：
sudo python python/draw_net.py examples/mnist/lenet_train_test.prototxt netImage/lenet.png --rankdir=BT
3.总结
使用Netscope绘制出的图直观简洁，易于快速了解网络模型，但是缺少层内的细节信息； 使用draw_net.py绘制出的结构图保存了参数信息，细节更丰富，但是结构不是很清晰明了，这一点在大型模型上的体现尤为明显
