第一部分：如何實(shí)現(xiàn)可視化
第一種：利用 plot_model 導(dǎo)出模型結(jié)構(gòu)圖
keras.utils.vis_utils模塊提供了畫出Keras模型的函數(shù)，依賴于graphviz。
該函數(shù)將已經(jīng)設(shè)計(jì)好的模型畫成結(jié)構(gòu)圖，并保存成圖片：
from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png')
導(dǎo)出的模型圖
plot_model接收兩個(gè)可選參數(shù)：
show_shapes：指定是否顯示輸出數(shù)據(jù)的形狀，默認(rèn)為False
show_layer_names:指定是否顯示層名稱,默認(rèn)為True
第二種：在ipython直接展示模型結(jié)構(gòu)圖
我們也可以直接獲取一個(gè)pydot.Graph對(duì)象，然后按照自己的需要配置它，例如，如果要在ipython中展示圖片
from IPython.display import SVG
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))
如下圖所示：
在ipython直接展示的模型結(jié)構(gòu)圖
如何處理錯(cuò)誤
由于上述代碼依賴 pydot 和 graphviz，未安裝就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。
- 安裝 graphviz
第一步：獲取權(quán)限
sudo chown -R `whoami`:admin /usr/local/bin
sudo chown -R `whoami`:admin /usr/local/share
第二步：安裝
brew install graphviz
brew link --overwrite graphviz
- 安裝pydot
pip install pydot
完成第二部分的“如何處理錯(cuò)誤”，是不是第一部分的代碼就不報(bào)錯(cuò)了？
完成！撒花??
