已经有一个网络了，想要输出这个网络形状更直观的照片怎么做

你可以使用可视化工具，如Graphviz、TensorBoard等，来可视化你的神经网络结构。

Graphviz是一个开源的可视化工具，可以根据输入的dot文件生成图像。在Python中，你可以使用PyDot或Graphviz库来使用Graphviz。首先安装Graphviz，然后使用以下代码生成dot文件：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.utils import plot_model

# 模型定义
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 生成dot文件
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

这个代码将生成一个名为model.png的图片，图片中包含了输入层、隐藏层和输出层。你可以通过修改参数show_shapes和show_layer_names来控制是否显示层的名称和形状。

如果你使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，你可以使用TensorBoard来可视化你的模型。首先，在训练模型之前，你需要在模型定义中加入TensorBoard回调函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 定义TensorBoard回调函数
tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs')

# 模型定义
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback])

然后，在命令行中输入以下命令来启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=./logs

这个命令将启动TensorBoard服务器，并在浏览器中打开TensorBoard页面。你可以在页面中查看模型的结构、损失函数和准确率等信息。