关于Keras模型可视化教程及关键问题的解决 - 行业资讯 - 肥雀云

keras提供简单方便的模型可视化工具,只需一行代码就可以用框图的形式可视化出你搭建的网络结构。对于复杂网络而言,这个工具就是个神器呀。

这篇文章是解决win10环境下的keras模型可视化工具所遇到的问题,Linux暂时还没有尝试(不过也可以借鉴)。

<强>大致环境是:

　　　　　　　　操作系统:win10 　　　　　　　　　　python==3.5.4 　　　　　　keras==2.2.0 　　　　　　pydot==4 　　　　　　pydot_ng==1.0.0 　　　　　　　　

首先,你可以查看keras官方文档教程。

　　　　　　从keras。进口plot_model跑龙套　　plot_model(模型、to_file=model.png) 　　　　

这两行代码实现可视化?

其实还是有些问题的,因为你并没有安装GraphViz。

<>强教程

　　　　　　pip安装graphviz 　　pip安装pydot 　　pip安装pydot_ng 　　　　

注意:光用脉冲安装以上两个模块还是不够的

还需要安装GraphViz:

1。http://www.graphviz.org/

在这个网站上下载对应系统的graphviz,如果觉得找得麻烦,可以在CSDN上下载我上传的。直接解压就是msi文件,可以在win10上直接运行安装。安装路径都可以默认。

2。设置环境变量

首先,按win + e键弹出文件窗口

然后,右键此电脑→属性→高级系统设置→环境变量

就可以呼出这么一个画面:

关于Keras模型可视化教程及关键问题的解决

然后点击下面的系统变量列表中的路径,点击编辑就可以

关于Keras模型可视化教程及关键问题的解决

然后,新建→浏览→选出Graphviz2.38/bin的路径

一直确定保存就可以了。

　　　　　　祝辞祝辞祝辞导入操作系统　　在祝辞祝辞os.environ。(‘道路’,”) 　　　　

就可以查看自己设置的环境变量是不是在列表里面,在的话就说明成功了。

在这个时候,理论上是可以使用keras可视化了。可以用以下代码验证一波:

　　　　　　进口numpy np 　　从keras。模型导入顺序　　从keras.layers。核心进口密集,激活　　从keras。优化进口SGD 　　从keras。进口np_utils跑龙套　　从keras.utils。vis_utils进口plot_model 　　def run (): 　　#构建神经网络　　模型=顺序() 　　模型。add(密度(4,input_dim=2, init='统一')) 　　model.add(激活(relu)) 　　模型。add(密度(2,init='统一')) 　　model.add(激活(乙状结肠)) 　　sgd=sgd (lr=0.05,=1 e-6衰减,动量=0.9,nesterov=True) 　　model.compile(损失=癰inary_crossentropy”,优化器=sgd指标=(“准确性”)) 　　#神经网络可视化　　plot_model(模型、to_file=癿odel.png”) 　　　　if __name__==癬_main__”: 　　run () 　　之前　　　　

运行结果如下:

关于Keras模型可视化教程及关键问题的解决