解决:Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz

解决:ImportError: ('Failed to import pydot. You must pip install pydot and install graphviz (https://graphviz.gitlab.io/download/), ', ‘for pydotprint to work.’)

所用环境:win10,anaconda3,Python3.7,anaconda配置的pycharm,TensorFlow进行的深度学习
在进行深度学习训练时,想导出自己的CNN模型,所以使用下列语句

# Show summary of model
from keras.utils import plot_model
model.summary()
plot_model(model, to_file='model.png')

但是出现下列错误:
解决:Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz_第1张图片
为此我进行下列操作:

为了避免掉坑,可以先采用这一步操作:将from keras.utils import plot_model改成 from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model,即代码如下:

    model.summary()
    from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model
    plot_model(model, to_file='A1model.png')

如果不行,可以尝试用下面的操作。

一、卸载旧版本,从头开始安装

1.首先卸载了graphviz,pydot;
在anaconda prompt里使用命令行卸载graphviz,pydot

pip uninstall graphiz
pip uninstall pydot

2.打开graphviz官网:Graphviz
点击Windows,选择64位操作系统的(我电脑是64位的),点击下载(可能需要才能打开,在这里我放了已经下载好的:链接:https://pan.baidu.com/s/1p4iMWjpR-usHSf20kV29qQ
提取码:pfcs )
解决:Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz_第2张图片
解决:Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz_第3张图片
3.安装Graphviz,记得这一步需要选‘所有人’,安装目录自己确定,不过要记得在哪,后面要用。我的安装目录是(D:\Program Files\Graphviz),只是将原来的C盘改成了D盘。
解决:Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz_第4张图片
4.添加环境变量。将自己安装的graphviz安装目录下的bin添加到环境变量(可以跳过这一步,直接进行XX步)。操作过程如下:
解决:Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz_第5张图片
5.测试:在cmd中输入 dot -version并回车,若显示出graphviz的相关版本信息,则安装配置成功。可以看到已经成功安装2.47.1版本。
解决:Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz_第6张图片
6.在anaconda prompt里使用命令行安装graphviz:

pip install graphviz

7.安装pydot
别人说高版本已经不支持pydot,因此我选择安装pydot_ng

pip install pydot_ng

二、进行测试
使用下面的程序进行测试

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

如果没有问题的话,输出结果是:Process finished with exit code 0。

下面就可以用自己的模型进行进一步测试。(小技巧,由于输出总是在最后一步进行,然而训练一个程序则需要很长时间,因此可以减少训练次数,将使用较小的数据集)
在这里我将训练次数修改为1次,并使用数量少的数据集,成功的在最短的时间导出了自己的model。
代码如下:

    # Show summary of model
    model.summary()
    from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model
    plot_model(model, to_file='A1model.png')

model太长,就不放了先hhhhhh
Python小白,有哪里出错请麻烦各位大佬指点。

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