keras模型可视化利器

安装graphviz

使用Mac的brew安装即可，命令行：

brew install graphviz

查看graphviz安装到的路径

brew list graphviz

出现下图：

添加环境变量到路径

import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + '/usr/local/Cellar/graphviz'

运行代码

运行绘制模型plot_model代码之前，预先定义好一个model，例如：

from keras.models import Sequential
from tensorflow import * 
from keras.layers.embeddings import Embedding 
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dropout, Dense, Input, Lambda,BatchNormalization  
from keras.models import Model

model = Sequential()
model.add(Embedding(100001, 300, input_length=50)) #使用Embeeding层将每个词编码转换为词向量
model.add(Conv1D(256, 5, padding='same'))
model.add(MaxPooling1D(3, 3, padding='same'))
model.add(Conv1D(128, 5, padding='same'))
model.add(MaxPooling1D(3, 3, padding='same'))
model.add(Conv1D(64, 3, padding='same'))
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.1))
model.add(BatchNormalization())  # (批)规范化层
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

绘制模型图

from keras.utils import plot_model
import pydot
plot_model(model,to_file='CNNmodel.png',show_shapes=True,show_layer_names=False)

此处再补充一个: model.summary函数，可以也可以输出图形结构:

model.summary()