keras.utils.plot_model(model) 显示什么信息，和model.summary()有什么区别

`keras.utils.plot_model(model)` 函数可以显示一个模型的图形化结构，包括每一层的名称、输入和输出形状、参数数量等信息。它可以更加直观地展示模型的结构，有助于我们更好地理解和调试模型。`plot_model` 函数通常会生成一个模型的 PNG 图像，你可以保存这个图像并用图片查看器打开，也可以在 Jupyter Notebook 中直接显示。

`model.summary()` 函数是 Keras 提供的另一个用于展示模型结构的函数。它会输出每一层的名称、类型、输出形状、参数数量等信息，以及整个模型的总参数数量。与 `plot_model` 不同，`model.summary()` 函数输出的是文本信息，无法直观地展示模型的结构。但是，它可以更加详细地展示每个层的参数数量，便于我们了解模型的复杂度和训练难度。

总的来说，`plot_model` 和 `model.summary()` 都是用于展示模型结构的函数，各有优缺点，可以根据实际需要选择使用哪一个。

相关问题

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)

这个错误提示表明您的代码在使用 `tf.keras.utils.plot_model()` 函数时出现了错误。

请确认您的 TensorFlow 和 Keras 版本是否支持 `plot_model()` 函数。该函数需要使用 Graphviz 和 PyDot 库来绘制模型图，您需要确保这两个库已经正确安装并配置好了环境变量。

如果您已经安装了 Graphviz 和 PyDot 库，但仍然无法使用 `plot_model()` 函数，您可以尝试升级 TensorFlow 和 Keras 的版本，或者手动安装最新版本的 Graphviz 和 PyDot 库。

另外，如果您无法使用 `plot_model()` 函数，也可以使用 `model.summary()` 方法来打印模型结构，例如：

print(model.summary())

该方法将打印出模型的结构信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量等。

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()` 来打印输出模型的结构和参数数量等信息。这将输出模型的每一层的输出形状，参数数量以及总参数数量等信息。您可以在 `MEAN_Spot_Recog_TL` 函数的最后添加以下代码来打印输出模型的信息：

model.summary()

这将打印输出模型的详细信息，包括每一层的名称、输出形状、参数数量等。您还可以使用 `keras.utils.plot_model()` 函数来可视化模型的结构。例如，以下代码将生成一个模型结构图：

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。