我的keras是2.6.0版本

如果你的Keras版本是2.6.0，那么`plot_model`函数可能并不在这个版本里。从Keras 2.0版开始，`plot_model`是作为独立的TensorFlow可视化工具`tf.keras.utils.plot_model`引入的，并不是Keras核心部分的一部分。从Keras 2.2.4版本起，官方推荐使用`tf.keras.utils.plot_model`，而不是`keras.utils.plot_model`。

在2.6.0版本的Keras中，你可能会遇到`plot_model`未找到的问题。此时，你可以尝试使用以下方法来代替：

1. 导入并使用`tf.keras.utils.plot_model`，例如：

   from tensorflow.keras.utils import plot_model

2. 如果你还在使用TensorFlow 1.x，可以尝试在TensorBoard中绘制模型，因为TensorBoard自带了模型可视化功能。

3. 查阅Keras 2.6.0的官方文档，看看是否有其他推荐的方式来展示模型架构。

由于`plot_model`功能可能不再直接支持，你可能需要了解其他可用的可视化库，如seaborn、matplotlib或Graphviz，或者使用TensorBoard进行更高级的可视化。

相关问题

Keras为2.6.0 AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'

Keras 2.6.0中已将CuDNNLSTM删除。现在可以使用`tf.keras.layers.LSTM`或`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`来代替。

如果您的TensorFlow版本为2.0及以上，则应使用`tf.keras.layers.LSTM`，如下所示：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

如果您的TensorFlow版本低于2.0，则可以使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`，如下所示：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.compat.v1.keras.layers import CuDNNLSTM, Dense
import numpy as np

# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

请注意，使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`需要导入`tensorflow.compat.v1`模块，并且仅在使用CuDNN加速的GPU上运行。

希望这能帮助您在Keras 2.6.0中使用CuDNNLSTM。

keras2.6.0最好python版本

keras是一个深度学习框架，它已经成为了人工智能领域非常流行的工具之一。keras2.6.0是keras框架的一个版本，我们需要选择哪个Python版本来使用它。在keras2.6.0中，建议使用Python 3.7或更高版本。

Python 3.7是keras2.6.0的最佳版本，因为它具有更好的性能和更高的兼容性。Python 3.7中引入了一些新的语法和功能，使得编写深度学习模型变得更加简单和高效。同时，相较于较旧的Python版本，Python 3.7也更加稳定，并且支持更多的机器学习库和工具，使得深度学习的应用变得更加方便。

总之，keras2.6.0最好使用Python 3.7或更高版本，这样可以在性能和兼容性方面得到更好的结果。使用最新的Python版本有利于提高深度学习模型的性能和开发速度，并确保您能够使用最新的机器学习库和工具，从而让自己始终处于技术的前沿。