windows 下Keras中神经网络可视化模块安装配置方法

这个模块安装的坑不是一般的多，终于搞定了

我的keras 版本是

(C:\ProgramData\Anaconda2) C:\Users\lg>python
Python 2.7.13 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Dec 19 2016, 13:29:36) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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Please check out: http://continuum.io/thanks and https://anaconda.org

keras提供了模型可视化的函数，但是要依赖一些工具，我们在win7系统安好Anaconda2和keras后，还要进行如下操作：

1、安装graphviz模块

1.1 命令行输入 pip install graphviz

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

官网中有解压版和安装版，推荐解压版，因为我使用解压版成功了，安装版好像出了点问题- -

解压版：

http://www.graphviz.org/pub/graphviz/stable/windows/graphviz-2.38.zip

1.3 将安装目录中的graphviz-2.38\release\bin添加进Path环境变量

2、安装pydot模块

命令行输入pip install pydot==1.1.0

网上说的安装pydot的方法五花八门,有一种是 pip install pydot==1.1.0 这种方法是针对python2可以,

但是python3就不行了,因为Python3安装的1.2.*版本里面有所变动,可视化的地方需要用到visualize_util这样一个api,但是在1.2.*中,这个api被取消掉了,所以python3的用户应该安装 pydot_ng

以上两步的顺序一定要正确

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu May 04 10:48:13 2017

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():
    # 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(model, to_file='model.png')

if __name__ == '__main__':
    run()

看看效果：

show_shapes=false

show_shapes=true