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

你的代码部分是使用 Keras 的 `plot_model` 函数将模型结构保存为图片，然后打印出训练历史记录的键。

如果你遇到了问题，请提供具体的错误信息，这样我可以更好地帮助你解决问题。

另外，确保你已经正确地导入了所需的模块和库，例如导入了 `plot_model` 函数和模型对象 `model`。请确保你的代码中包含以下导入语句：

from keras.utils import plot_model

然后，确保你已经定义了模型对象 `model` 并且进行了训练。接下来，使用 `plot_model` 函数将模型结构保存为图片：

plot_model(model, to_file='./model/model.png', show_shapes=True)

最后，你可以使用 `history.history.keys()` 打印出训练历史记录的键。

如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息，这样我可以更详细地帮助你解决问题。

相关问题

from keras.utils.vis_utils import plot_modelplot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)中的图像怎么打开

你可以使用常见的图片查看软件，如Windows自带的“照片”或“画图”、macOS自带的“预览”等来打开这个图片文件。你也可以使用其他第三方图片查看软件，如Adobe Photoshop、GIMP等。只需要在软件中打开这个图片文件，即可看到模型的可视化结构图。注意，你需要将该图片文件的路径指定为`to_file`参数中的路径，即`model.png`。

from tensorflow.keras.utils import plot_model，没有keras

### 解决从 `tensorflow.keras.utils` 导入 `plot_model` 时提示没有 Keras 的问题

当尝试从 `tensorflow.keras.utils` 导入 `plot_model` 函数并遇到错误提示找不到 Keras 或其他依赖项时，这通常是因为缺少必要的 Python 包或环境配置不正确。

#### 安装必要依赖
为了使 `plot_model()` 正常工作，除了 TensorFlow 外还需要安装两个额外的库：

- **PyDot**: 这是一个用于处理 Graphviz dot 语言文件的 Python 接口。
- **Graphviz**: 是一个图形可视化工具集，它提供了创建图表所需的功能。

可以通过以下命令来安装这些依赖[^3]：

pip3 install pydot
sudo apt-get update && sudo apt-get install graphviz

对于 Windows 用户，则应通过 Chocolatey 或者 MSI 安装程序获取 Graphviz[^4]。

#### 验证安装成功与否
完成上述操作之后，建议重启开发环境（IDE/Notebook），以确保新的模块被加载。接着可以在脚本里加入如下测试代码验证是否能够正常调用 `plot_model` 方法:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import plot_model 

model = Sequential([Dense(8, input_dim=4), Dense(1)])
plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True)
print("Model plotted successfully.")

如果一切顺利的话，这段代码应该不会抛出异常，并会在当前目录下生成一张名为 `model_plot.png` 的图片文件表示神经网络结构[^5]。