使用conda安装pydot及其遇到的问题解决方案

一、  简介

      Kears中提供了一种将模型绘制为层组成的图,而不是TensorFlow运算组成的图。通过使用keras.utils.plot_model函数,可以更加直观的看到模型所构成的层组,而不再需要使用TensorBoard去实现模型可视化。与其相比,该方法更加简单,并且可以将其以.png的格式,保存在工程目录下面。下面我们介绍其安装方式,以及由于使用Anaconda所造成的问题的解决方案。

 

二、  pydot的安装

 在使用该函数需要安装Python的pydot库和pydot-ng库,同时还需要安装graphviz库。

            打开Anaconda Prompt  安装graphviz库,  输入  pip install graphviz

                                                    安装pydot库,输入  pip install pydot     

                                                     安装pydot-ng库, 输入 pip install pydot-ng

  完成上述库的安装之后,我们在pycharm中使用该函数                                         

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

将会出现如下问题:

使用conda安装pydot及其遇到的问题解决方案_第1张图片

 

三、  解决方式

报错的原因其实不在于pydot,跟python包没有关系,而是因为graphviz需要安装二进制执行文件(跟imagick类似),所以还需要去官网下一个graphviz安装包安装:

官方graphviz下载链接

在此,我们以Windows为例进行讲解

使用conda安装pydot及其遇到的问题解决方案_第2张图片

      1.   选择.msi 格式进行下载,下载完成后进行安装,将其安装到任意位置;

      2.  安装完成后,需要将其bin文件添加到环境变量中;

             使用conda安装pydot及其遇到的问题解决方案_第3张图片

       3. 由于使用的为Anaconda集成环境,graphviz是我们安装进去,因此在使用时我们需要对其地址进行代码说明:

                           from keras.utils import plot_model
import os

os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'E:/Graphviz/bin' #‘’中的内容为Graphviz/bin的地址

plot_model(model, show_shapes=True, to_file='model.png')
 4.运行程序,便可在工程文件里面生成模型的层组成图。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Leo-Xia/p/9947302.html

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