keras模型可视化

http://www.jianshu.com/p/275aad639b5e

前言 http://www.jianshu.com/p/275aad639b5e

Keras中提供了一个神经网络可视化的函数plot，并可以将可视化结果保存在本地。plot使用方法如下：

fromkeras.utils.visualize_utilimportplotplot(model, to_file='model.png')

注：笔者使用的Keras版本是1.0.6

不过这项功能依赖于graphviz模块与pydot模块，因此需要先安装这两个模块，并安装graphviz软件本身（笔者安装的版本为2.38）。

安装步骤

命令行输入pip install graphviz

安装graphviz软件。官网地址为http://www.graphviz.org/

解压版：配置环境变量。将安装目录中的graphviz-2.38\release\bin添加进Path环境变量

安装版：安装msi

命令行输入pip install pydot==1.1.0

注：此处需要指定安装1.1.0版本的pydot，是因为最新版（截止2016.8最新版本号是1.2.x）中find_graphviz函数是deprecated的，使用时会报错

测试方法

使用以下脚本

# encoding: utf-8"""

@author: monitor1379

@contact: [email protected]

@site: www.monitor1379.com

@version: 1.0

@license: Apache Licence

@file: test_keras2.py

@time: 2016/8/17 16:51

"""importnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense, Activationfromkeras.optimizersimportSGDfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.utils.visualize_utilimportplotdefrun():# 构建神经网络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'])# 神经网络可视化plot(model, to_file='model.png')if__name__ =='__main__':    run()

作者：monitor1379

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