關(guān)于Keras模型可視化教程及關(guān)鍵問(wèn)題的解決

更新時(shí)間：2020年01月24日 10:20:24 作者：木盞

今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Keras模型可視化教程及關(guān)鍵問(wèn)題的解決，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

keras提供簡(jiǎn)單方便的模型可視化工具，只需一行代碼就可以用框圖的形式可視化出你搭建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)而言，這個(gè)工具就是個(gè)神器呀。

這篇文章是解決win10環(huán)境下的keras模型可視化工具所遇到的問(wèn)題，Linux暫時(shí)還沒(méi)有嘗試(不過(guò)也可以借鑒)。

大致環(huán)境是：

OS: win10
python==3.5.4
keras==2.2.0
pydot==1.2.4
pydot_ng==1.0.0

首先，你可以查看keras官方文檔教程。

from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png')

這兩行代碼實(shí)現(xiàn)可視化？

其實(shí)還是有些問(wèn)題的，因?yàn)槟悴](méi)有安裝GraphViz。

教程

pip install graphviz
pip install pydot
pip install pydot_ng

注意：光用pip安裝以上兩個(gè)模塊還是不夠的

還需要安裝GraphViz：

1. http://www.graphviz.org/

在這個(gè)網(wǎng)站上下載對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的graphviz，如果覺(jué)得找得麻煩，可以在CSDN上下載我上傳的。直接解壓就是.msi文件，可以在win10上直接運(yùn)行安裝。安裝路徑都可以默認(rèn)。

2. 設(shè)置環(huán)境變量

首先，按win+e鍵彈出文件窗口

然后，右鍵此電腦 →屬性→高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置→環(huán)境變量

就可以呼出這么一個(gè)畫(huà)面：

然后點(diǎn)擊下面的系統(tǒng)變量列表中的Path，點(diǎn)擊編輯就可以

然后，新建→瀏覽→選出Graphviz2.38/bin的路徑

一直確定保存就可以了。

>>>import os
>>>os.environ.get('PATH', '')

就可以查看自己設(shè)置的環(huán)境變量是不是在列表里面，在的話就說(shuō)明成功了。

在這個(gè)時(shí)候，理論上是可以使用keras可視化了。可以用以下代碼驗(yàn)證一波：

import numpy as np 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers.core import Dense, Activation 
from keras.optimizers import SGD 
from keras.utils import np_utils 
from keras.utils.vis_utils import plot_model
def run(): 
  # 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 
  model = Sequential() 
  model.add(Dense(4, input_dim=2, init='uniform')) 
  model.add(Activation('relu')) 
  model.add(Dense(2, init='uniform')) 
  model.add(Activation('sigmoid')) 
  sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) 
  model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) 
  # 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化 
  plot_model(model, to_file='model.png') 

if __name__ == '__main__': 
  run()

運(yùn)行結(jié)果如下：