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

要将模型结构图保存在E盘研一文件夹中，你可以将`to_file`参数的值修改为'E:/研一文件夹/model_plot.png'。以下是修改后的代码示例：

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()

# 绘制模型结构图并保存在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_plot.png'文件中。