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对PlotNeuralNet的一些解释

1. 它其实是基于texlive语言，然后通过python语言按照texlive的语法格式进行拼接生成tex文档之后使用pdflatex命令生成pdf.
2. PlotNeuralNet中有一系列的写好的函数，主要注意layers、pycore、pyexamples三个文件夹。
   • 其中pyexamples文件夹中存放的是我们用于生成tex、进行生成pdf的python画图文件，这个是我们自己写的python文件放在这里（其实放在哪里都行，只是该路径的事而已）。
   • pycore文件夹中存放的是它写好的一些用于画图的函数，放在tikzeng.py和blocks.py中。对这俩解释一下这俩文件中的函数它的本质就是按照texlive的语法，根据你的输入参数进行拼接，他就是组合成texlive命令生成tex文件，然后通过texlive生成pdf。这里面的函数你可以自己定义，在你学习了texlive语言后，你可以随便按照自己的需求进行定义函数。
   • layers文件夹 其中有一个init.tex文件，它的作用是调用三个sty文件
   • 需要注意的是在你画图时tikzeng.py中to_head、to_cor、to_begin三个函数时必须添加的，时必不可少的，一个时添加init.tex的引用路径，一个时添加层颜色定义，最后一个是文档的开头
3. 关于路径问题
   • draw_network.py,中要把pycore中的tikzeng.py中的函数导入，这需要添加路径，它官方用的sys库添加路径，我不知道为什么在我的电脑上添加后还是找不到。我换了一下用的os库
   • 第二个路径问题是关于layers文件夹中的init.tex导入，这个是基于你生成的tex文件的路径的，它修改的地方有两处，一个是tikzeng.py中的to_hand函数中，一个是在你使用函数输入参数时，根据你最后tex生成在哪，你选择性修改，如果你不是时常用可以直接在tex文件中修改。
   • 最后我在画图的python文档后面添加了直接生成pdf的命令，并删除附带文件的命令
   • 代码如下

import sys
import os

# 确保 pycore 目录在 Python 路径中
sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'pycore')))

# 导入 tikzeng 模块
try:
    from tikzeng import *
    print("Module imported successfully.")
except ImportError as e:
    print("Error importing module:", e)
    sys.exit(1)

# 定义网络结构
arch = [
    to_head( ''),
    to_cor(),
    to_begin(),

    to_input_p('image/MH.jpg', width=10, height=10, name="input",caption="Input"),
    #block-001
    to_Conv(name='conv1', s_filer=3, n_filer=512, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)", width=4, height=40, depth=40, caption="Block1"),
    to_BN(name='bn1', offset="(0,0,0)", to="(conv1-east)", width=1, height=40, depth=40, caption=""),
    to_Relu(name='relu1', offset="(0,0,0)", to="(bn1-east)", width=1, height=40, depth=40, caption=""),
    to_Pool(name="pool1", offset="(0,0,0)", to="(relu1-east)", width=1, height=20, depth=20, opacity=0.5, caption="MaxPool1"),
    
    #block-002
    to_Conv(name='conv2', s_filer=3, n_filer=512, offset="(2,0,0)", to="(pool1-east)", width=2, height=20, depth=20, caption="Block2"),
    to_BN(name='bn2', offset="(0,0,0)", to="(conv2-east)", width=1, height=20, depth=20, caption=""),
    to_Relu(name='relu2', offset="(0,0,0)", to="(bn2-east)", width=1, height=20, depth=20, caption=""),
    to_Pool(name="pool2", offset="(0,0,0)", to="(relu2-east)", width=1, height=10, depth=10, opacity=0.5, caption="MaxPool2"),
    to_connection( "pool1", "conv2"),
    
    #block-003
    to_Conv(name='conv3', s_filer=3, n_filer=512, offset="(2,0,0)", to="(pool2-east)", width=1, height=10, depth=10, caption="Block3"),
    to_BN(name='bn3', offset="(0,0,0)", to="(conv3-east)", width=1, height=10, depth=10, caption=""),
    to_Relu(name='relu3', offset="(0,0,0)", to="(bn3-east)", width=1, height=10, depth=10, caption=""),
    to_connection( "pool2", "conv3"),
    
    #block-004
    to_Conv(name='conv4', s_filer=3, n_filer=1024, offset="(2,0,0)", to="(relu3-east)", width=1, height=10, depth=10, caption="Block4"),
    to_BN(name='bn4', offset="(0,0,0)", to="(conv4-east)", width=1, height=10, depth=10, caption=""),
    to_Relu(name='relu4', offset="(0,0,0)", to="(bn4-east)", width=1, height=10, depth=10, caption=""),
    to_connection( "relu3", "conv4"),
    
    #block-005
    to_Conv(name='conv5', s_filer=3, n_filer=1024, offset="(2,0,0)", to="(relu4-east)", width=2, height=10, depth=10, caption="Block5"),
    to_BN(name='bn5', offset="(0,0,0)", to="(conv5-east)", width=1, height=10, depth=10, caption=""),
    to_Relu(name='relu5', offset="(0,0,0)", to="(bn5-east)", width=1, height=10, depth=10, caption=""),
    to_connection( "relu4", "conv5"),
    

    to_Flatten(name='flatten', offset="(2,0,0)", to="(relu5-east)", width=1, height=1, depth=128, caption="Flatten"),
    to_connection( "relu5", "flatten"),
    

    to_FullyConnected(name="fc1", s_filer=1, n_filer=1024, offset="(2,0,0)", to="(flatten-east)", width=2, height=1, depth=128, caption="FC1"),
    to_connection( "flatten", "fc1"),
    

    to_Dropout(name="dropout", s_filer=0.3, n_filer=1024, offset="(1,0,0)", to="(fc1-east)", width=2, height=1, depth=128, caption="Dropout"),
    to_connection( "fc1", "dropout"),
    

    to_FullyConnected(name="fc2", s_filer=1, n_filer=1, offset="(2,0,0)", to="(dropout-east)", width=1, height=1, depth=1, caption="FC2"),
    to_connection( "dropout", "fc2"),
    

    to_SoftMax(name="softmax", s_filer=1, offset="(1,0,0)", to="(fc2-east)", width=1, height=1, depth=1, caption="Output"),
    to_connection( "fc2", "softmax"),
    to_end()
]

# 绘制网络结构图
def main():
    filename = os.path.basename(__file__).split('.')[0]  # 获取当前脚本的文件名（不含扩展名）
    to_generate(arch, filename + '.tex')  # 生成 LaTeX 文件
    os.system('pdflatex ' + filename + '.tex')  # 调用 pdflatex 命令编译 LaTeX 文件,tex文件生成在项目目录下
    os.remove(filename + '.log')  # 删除 .log 文件
    os.remove(filename + '.aux')  # 删除 .aux 文件
    os.remove(filename + '.tex')  # 删除 .tex 文件


if __name__ == '__main__':
    main()