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 keras.utils.vis_utils import plot_model from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout import pydot import graphviz # 构建神经网络 DNN_model = Sequential() DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 可视化神经网络结构 plot_model(DNN_model, to_file='DNN5_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)横纵坐标转为中文

您可以通过以下代码将横纵坐标转为中文：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号无法显示的问题

然后在可视化神经网络结构的代码中加入以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号无法显示的问题

from keras.utils.vis_utils import plot_model 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Dropout 
import pydot 
import graphviz 

# 构建神经网络 
DNN_model = Sequential() 
DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dropout(0.5)) 
DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) 
DNN_model.add(Dropout(0.5)) 
DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax')) 

# 可视化神经网络结构 
plot_model(DNN_model, to_file='DNN5_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 

这样，您就可以将横纵坐标转为中文了。