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

时间: 2024-04-10 14:27:43 浏览: 182
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浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法

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： ```python 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： ```python 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。
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keras.utils.to_categorical和one hot格式解析

keras.utils.to_categorical是Keras库中的一个实用函数，用于将分类数据从整数向量转换为二进制类矩阵，这是机器学习中常用的一种数据预处理方式，特别是对于多分类问题。该函数的主要目的是为了适应多类别交叉熵...

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。...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： python ...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。

tf.keras.utils.plot_model的参数说明

tf.keras.utils.plot_model函数的参数说明如下： - model：需要绘制的模型对象。 - to_file：可选参数，指定保存绘制...plot_model(my_model, to_file='my_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

File "D:\03lyf\代码\model_structure.py", line 1317, in seq2point tf.keras.utils.plot_model(model,to_file='seq2point.png',show_shapes=True,show_layer_names=True,rankdir='TB',dpi=900,expand_nested=True)

这个错误提示表明您的代码在使用 tf.keras.utils.plot_model() 函数时出现了错误。 请确认您的 TensorFlow 和 Keras 版本是否支持 plot_model() 函数。该函数需要使用 Graphviz 和 PyDot 库来绘制模型图，您...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86155/PycharmProjects/deep learning/dl_day6_lstm.py", line 178, in <module> tf.keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=False) File "C:\Users\86155\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\keras\utils\vis_utils.py", line 449, in plot_model raise ImportError(message) ImportError: You must install pydot (pip install pydot) and install graphviz (see instructions at https://graphviz.gitlab.io/download/) for plot_model to work.

根据报错信息，您需要安装pydot和graphviz才能使用tf.keras.utils.plot_model函数。您可以按照以下步骤进行安装： 1. 首先，安装pydot。您可以使用以下命令进行安装： pip install pydot 2. ...

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import os from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, MaxPool2D, Dropout, Flatten, Dense np.set_printoptions(threshold=np.inf) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import plot_model # 创建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(6, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(3, 1024, 1))) model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu'), padding='same') model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024, activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(225, activation='sigmoid')) # 输出模型结构图表 plot_model(model, show_shapes=True) TypeError: add() got an unexpected keyword argument 'padding'

from tensorflow.keras.utils import plot_model # 创建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(6, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(3, 1024, 1))) model.add(Conv2D(16, (3, 3), ...

2023-07-16 15:16:51.090266: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 Traceback (most recent call last): File "D:/python-project/ML_Model.py", line 158, in <module> model = get_model(num_inputs,num_outputs,6,40) File "D:/python-project/ML_Model.py", line 68, in get_model keras.utils.plot_model(model, 'ml_model.png', show_shapes=True) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\utils\vis_utils.py", line 283, in plot_model dpi=dpi) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\utils\vis_utils.py", line 110, in model_to_dot raise ImportError('Failed to import pydot. You must install pydot' ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for pydotprint to work. 这个问题怎么解决

这个错误是由于缺少 pydot 和 graphviz 库导致的。pydot 用于绘制模型图像，而 graphviz 则是 pydot ...keras.utils.plot_model(model, 'ml_model.png', show_shapes=True) 这样就不会再出现这个错误了。

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

这段代码看起来是一个用于时间序列预测的深度学习模型。该模型使用了序列到序列 LSTM (Seq2Seq LSTM) 模型进行预测，使用了 EarlyStopping 回调函数来避免过度拟合，并使用 Adam 优化器来进行模型优化。...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from tensorflow.keras.utils import plot_model # 随机生成1000个二维坐标数据 X = np.random.rand(1000, 2) y = np.zeros((1000, 1)) # 根据y=x对数据进行分类 for i in range(1000): if X[i, 1] > X[i, 0]: y[i, 0] = 1 else: y[i, 0] = 0 # 定义神经网络模型，没有隐藏层 model = Sequential() model.add(Dense(1, input_dim=2, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=10) # 输出模型的权重数据 weights = model.get_weights() for i, weight in enumerate(weights): print(f'Layer {i} weights:\n{weight}\n') # 绘制随机生成的坐标数据图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y[:, 0]) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() # 绘制模型结构图 plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)修改这段代码，将模型结构图保存在E盘研一文件夹中

plot_model(model, to_file='E:/研一文件夹/model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 请确保'E:/研一文件夹/'目录存在并有写入权限，这样模型结构图将保存在'E:/研一文件夹/'目录下的'model...

ImportError: cannot import name 'plot_model' from 'keras.utils' (D:\software\python\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py)

这个错误通常是由于keras版本不兼容或者缺少必要的依赖项导致的。您可以尝试以下几种方法...plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) img = plt.imread('model.png') plt.imshow(img) plt.show()

ImportError: cannot import name 'plot_model' from 'keras.utils' (D:\py\Anaconda3\envs\tensorflow-cpu\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py)

这个错误通常是由于...plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) 请注意，这些方法可能需要安装额外的库，你可以使用 pip 命令进行安装。希望这能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

keras里面的utils.plot_model(）

plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) 这段代码会将上面定义的 Sequential 模型绘制成模型结构图，并保存为名为 model.png 的文件。同时，show_shapes 参数指定是否在结构图中显示每...

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.utils' has no attribute 'plot_model'

根据提供的引用内容，出现了一个AttributeError错误...plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) 请注意，这个示例代码假设你已经正确安装了tensorflow和keras库，并且导入了所需的模块和函数。

model = Models.Sequential() model.add(Layers.Conv2D(200,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3))) model.add(Layers.Conv2D(180,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.MaxPool2D(5,5)) model.add(Layers.Conv2D(180,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(140,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(100,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(50,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.MaxPool2D(5,5)) model.add(Layers.Flatten()) model.add(Layers.Dense(180,activation='relu')) model.add(Layers.Dense(100,activation='relu')) model.add(Layers.Dense(50,activation='relu')) model.add(Layers.Dropout(rate=0.5)) model.add(Layers.Dense(6,activation='softmax')) model.compile(optimizer=Optimizer.Adam(lr=0.0001),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) model.summary() # 模型保存成图片 SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) Utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True)

这是一个用 Keras 搭建的卷积神经网络模型，...同时，使用 SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) 和 Utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True) 可以将模型图保存成图片。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from keras import backend as K from keras.models import Model from sklearn.cluster import KMeans # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=200, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() #预测结果 trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX)可视化模型结构代码

plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 这将生成一个名为'model.png'的图片文件，展示了模型的结构。您可以使用其他工具打开这个图片文件来查看模型结构。
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