绘制神经网络图是深度学习领域中的重要环节，有助于清晰展示模型结构、促进理解和分析。在寻找合适的工具时，发现了一系列专门用于神经网络绘图的工具，大大简化了绘图流程。这里挑选了其中一些与实际应用紧密相关的工具，为绘制神经网络图提供便利。
首先，draw_convnet 是一个 Python 脚本，专门用于绘制卷积神经网络(CNN)。它简化了 CNN 结构的可视化过程，通过简单的输入参数，生成对应的网络结构图，便于深入理解 CNN 的运作机制。
其次，NNSVG 是一款使用 LaTeX 来展示神经网络的工具。LaTeX 提供了高度定制化和专业化的图形生成能力，使得 NNSVG 成为绘制复杂神经网络图的首选工具，特别适合论文或报告中的专业展示。
再来，Tensorboard 作为 TensorFlow 的可视化工具，不仅支持神经网络结构的可视化，还能动态追踪训练过程中的各种指标，使得模型调试和分析变得简单直观。这对于深度学习项目中的实验和优化阶段尤其重要。
另外，Caffe 是一款流行的深度学习框架，通过配套的 draw.py 脚本，可以生成神经网络的图形表示，便于理解网络架构和层次结构。
还有，Matlab 提供了丰富的神经网络绘图功能，特别是对于学术研究和工程应用，Matlab 的图形和数据分析工具能提供强大支持。
对于前端开发人员，Keras.js 为神经网络的可视化提供了一个基于 JavaScript 的解决方案，结合 HTML/CSS，能够轻松地在网页上展示神经网络结构。
此外，DotNet 和 Graphviz 分别为 .NET 和图形可视化领域提供了强大的神经网络绘图能力，通过简单配置即可生成高质量的网络图。
最后，ConX 和 ENNUI 分别为神经网络可视化和神经网络生成提供了独特的解决方案，它们不仅支持现有神经网络的可视化，还能够辅助新网络架构的探索。
综上，选择合适的神经网络绘图工具对于深度学习项目至关重要。这些工具不仅简化了绘图流程，还提供了丰富的定制化选项，帮助用户更直观地理解、分析和展示神经网络结构。