layerGraph的python代码和测试
时间: 2024-03-12 22:19:58 浏览: 21
layerGraph是一个用于可视化深度学习模型层次结构的工具,它可以帮助我们更好地理解和调试我们的模型。下面是一个使用Keras和layerGraph的Python代码和测试:
```python
# 导入所需的库和模块
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.utils import plot_model
import layergraph as lg
# 定义一个简单的Keras模型
inputs = keras.Input(shape=(784,), name="input")
x = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
x = layers.Dense(32, activation="relu")(x)
outputs = layers.Dense(10, activation="softmax")(x)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name="mnist_model")
# 使用layerGraph可视化模型
graph = lg.from_keras(model)
graph.build()
graph.save("mnist_model.png")
# 显示模型结构图
from IPython.display import Image
Image(filename='mnist_model.png')
```
在这个例子中,我们定义了一个输入层、两个隐藏层和一个输出层的全连接神经网络,然后使用layerGraph将其可视化。我们还将模型保存为一个PNG文件,以便在代码外部查看。
测试代码:
```python
# 训练模型
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype("float32") / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype("float32") / 255
model.compile(
loss="sparse_categorical_crossentropy",
optimizer=keras.optimizers.RMSprop(),
metrics=["accuracy"],
)
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=2, validation_split=0.2)
# 测试模型
test_scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print("Test loss:", test_scores[0])
print("Test accuracy:", test_scores[1])
```
我们使用MNIST数据集训练了模型,并在测试集上测试了其性能。我们可以看到,它的测试准确率约为98%左右,表明该模型在手写数字识别任务上表现良好。
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