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

时间: 2024-04-19 07:26:20 浏览: 274
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plot_cv_predict.zip_cross_val_predict_plot(cv._predict-python_预测

star5星 · 资源好评率100%
`plot_model` 是一个函数，通常用于将模型的结构图保存为图片文件。参数 `model` 是要绘制结构图的模型对象，参数 `to_file` 是保存图片的文件路径，参数 `show_shapes` 是一个布尔值，用于指定是否在图中显示层的形状信息。 至于黑色的问题，`plot_model` 生成的结构图默认使用黑色来表示模型的层和连接线。这是为了确保图像的清晰度和可读性。如果你希望修改图中的颜色，可以使用其他绘图工具或库来自定义绘图风格。
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plot_model(model, to_file='急急急.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

这段代码是使用 Keras 提供的 plot_model 函数将模型可视化，并将其保存为名为 '急急急.png' 的文件。要查看这个文件，你可以使用计算机上的图像查看器，例如 Windows 上的照片应用程序或 Mac 上的预览应用程序...

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. ...

为以下每句代码做注释：def VGG19_model(self, learning_rate=0.005, decay=1e-6, momentum=0.9, nb_classes=2, img_rows=197, img_cols=197, RGB=True, is_plot_model=False): color = 3 if RGB else 1 base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层，这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘图 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/vgg19_model.png', show_shapes=True) return model

plot_model(model, to_file='vgg/vgg19_model.png', show_shapes=True) return model 该函数的主要功能是定义一个基于VGG19的模型，并进行编译。其中，通过修改color参数，可以设置输入图片的通道数。base...

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)

我猜测你的代码可能是使用了一个名为 seq2point 的函数来创建一个模型，并且在这个函数的最后一行使用了 tf.keras.utils.plot_model 函数来绘制这个模型的结构图，并将其保存到名为 seq2point.png 的文件中。...

为每句代码加注释：# ResNet模型 color = 3 if RGB else 1 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层，这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = True x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = Flatten()(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘制模型 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True) return model

# 定义一个 ResNet 模型，color 根据 RGB 是否为 True 来确定为 3 或 1 color = 3 if RGB else 1 ... plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True) # 返回构建好的模型 return model

def baseline_model(): model = Sequential() model.add(Conv1D(16, 3, input_shape=(288, 1))) model.add(Conv1D(16, 3, activation='tanh')) model.add(MaxPooling1D(3)) model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh')) model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh')) model.add(MaxPooling1D(3)) model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh')) model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh')) model.add(MaxPooling1D(3)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(3, activation='softmax')) plot_model(model, to_file='./model_classifier.png', show_shapes=True) print(model.summary()) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model的网络结构

这是一个基线模型的网络结构，它包含了卷积层、池化层和全连接层。具体来说，它包括了三个卷积层，每个卷积层后面都跟着一个池化层。卷积层用于提取特征，池化层用于...网络结构图已保存在 './model_classifier.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。

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 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...

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。

You must install pydot (pip install pydot) and install graphviz (see instructions at https://graphviz.gitlab.io/download/) for plot_model to work.

这个错误通常是因为你没有...plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) 这个例子中，plot_model 方法会将模型绘制成一个图形，并保存到名为 model.png 的文件中。 希望这能帮到你解决问题！

如何打印输出模型 def MEAN_Spot_Recog_TL(model_spot, model_recog, opt): outputs1 = model_spot.layers[-1].output outputs2 = model_recog.layers[-1].output model = keras.models.Model(inputs = [model_spot.input], outputs = [outputs1, outputs2]) model.compile( loss={'spot':'mse', 'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), 'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

您可以使用 model.summary() 来打印输出...keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) 其中，参数 to_file 指定图像的文件名，show_shapes 参数指定是否显示每一层的输出形状。

plot_model() got an unexpected keyword argument 'to_file'

Instead of using to_file, you can use show_shapes to visualize the model's architecture and save the plot to a file using a separate function like savefig(). Here's an example: python from ...

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