keras提供簡單方便的模型視覺化工具，只需一行**就可以用框圖的形式視覺化出你搭建的程式設計客棧網路結構。對於複雜網路而言，這個工具就是個神器呀。
大致環境是：
os: win10
python==3.5.4
keras==2.2.0
pydot==1.2.4
pydot_ng==1.0.0
首先，你可以程式設計客棧檢視keras官方文件教程。
from keras.程式設計客棧utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png')
這兩行**實現視覺化？
其實還是有些問題的，因為你並沒有安裝graphviz。
教程pip install graphviz
pip instal pydot
pip install pydot_ng
注意：光用pip安裝以上兩個模組還是不夠的
還需要安裝graphviz：
1.
在這個**上**對應系統的graphviz，如果覺得找得麻煩，可以在csdn上**我上傳的。直接解壓就是.msi檔案，可以在win10上直接執行安裝。安裝路徑都可以預設。
2. 設定環境變數
首先，按win+e鍵彈出檔案視窗
然後，右鍵此電腦 →屬性→高階系統設定→環境變數
就可以呼出這麼乙個畫面：
然後點選下面的系統變數列表中的path，點選編輯就可以
然後，新建→瀏覽→選出graphviz2.38/bin的路徑
一直確定儲存就可以了。
>>>import os
>>>os.environ.get('path', '')
就可以檢視自己設定的環境變數是不是在列表裡面，在的話就說明成功了。
在這個時候，理論上是可以使用keras視覺化了。可以用以下**驗證一波：
import numpy as np
from keras.models import sequential
from keras.layers.core import dense, activation
from keras.optimizers import sgd
from keras.utils import np_utils
from keras.utils.vis_utils import plot_model
def run():
# 構建神經網路
model = sequential()
model.add(dense(4, input_dim=2, init='uniform'))
model.add(activation('relu'))
model.add(dense(2, init='uniform'))
model.add(activation('sigmoid'))
sgd = sgd(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=true)
model.compilecufdcwdml(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
# 神經網路視覺化
plot_model(model, to_file='model.png')
if __name__ == '__main__':
run()
執行結果如下：
順便跑了以下vae的網路結構：
整體上，效果不錯。主要是，使用方便。
本文標題: 關於keras模型視覺化教程及關鍵問題的解決
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