在MXNet中可以使用mx.viz.plot_network函数来可视化模型的结构。这个函数接受一个Symbol对象作为参数，然后生成一个图形化的表示该模型结构的图。
以下是一个简单的例子，展示如何使用mx.viz.plot_network来可视化一个简单的全连接神经网络模型：
import mxnet as mx
# 定义一个简单的全连接神经网络模型
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')
# 可视化模型结构
graph = mx.viz.plot_network(symbol=softmax, shape={'data': (1, 784)}, node_attrs={'fixedsize': 'false'})
graph.render(filename='network_graph', format='pdf')
在这个例子中，我们首先定义了一个简单的全连接神经网络模型，然后使用mx.viz.plot_network函数来生成模型结构的图。我们还可以通过设置shape参数来指定输入数据的形状，以便更好地展示模型结构。最后，我们将生成的图保存为PDF文件。
运行这段代码后，会生成一个名为network_graph.pdf的文件，其中包含了我们定义的全连接神经网络模型的结构图。您可以打开这个文件查看模型的结构。
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