tf.keras.utils.plot_model

时间: 2023-04-14 20:03:29 浏览: 74
tf.keras.utils.plot_model是一个用于绘制Keras模型图的函数。它可以将模型的结构以图形的形式展示出来,方便我们更好地理解和调试模型。该函数可以接受多个参数,包括模型对象、输出文件名、是否显示形状信息等。使用该函数需要先安装graphviz和pydot库。
相关问题

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,指定保存绘制结果的文件名。 - show_shapes:可选参数,是否在图中显示每个层的输入/输出形状。 - show_layer_names:可选参数,是否在图中显示每个层的名称。 - rankdir:可选参数,指定绘制图的方向,可选值为"TB"(从上到下)或"LR"(从左到右)。 - expand_nested:可选参数,是否在图中展开嵌套模型。 例如,要绘制名为"my_model"的模型,并将结果保存为"my_model.png"文件,可以使用以下代码: ``` from tensorflow.keras.utils import plot_model plot_model(my_model, to_file='my_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) ```

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. 然后,安装`graphviz`。根据报错信息中提供的链接(https://graphviz.gitlab.io/download/),您可以前往Graphviz的官方网站下载适合您操作系统的安装程序。 下载完成后,按照相应的安装说明进行安装。确保将Graphviz的可执行文件路径添加到系统的环境变量中。 完成上述步骤后,您应该能够成功使用`tf.keras.utils.plot_model`函数并生成模型的可视化图像。

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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型,使用不同数量的训练数据(5000,10000,15000,…,60000,公差=5000的等差数列),绘制训练集和测试集准确率(纵轴)关于训练数据大小(横轴)的曲线

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