模型绘图工具
plot_model function
keras.utils.plot_model(
model,
to_file="model.png",
show_shapes=False,
show_dtype=False,
show_layer_names=False,
rankdir="TB",
expand_nested=False,
dpi=200,
show_layer_activations=False,
show_trainable=False,
**kwargs
)
将Keras模型转换为dot格式并保存到文件中.
示例:
inputs = ...
outputs = ...
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
dot_img_file = '/tmp/model_1.png'
keras.utils.plot_model(model, to_file=dot_img_file, show_shapes=True)
参数:
model: 一个Keras模型实例
to_file: 绘图图像的文件名.
show_shapes: 是否显示形状信息.
show_dtype: 是否显示层数据类型.
show_layer_names: 是否显示层名称.
rankdir: 传递给PyDot的rankdir参数,
一个指定绘图格式的字符串:"TB"
创建一个垂直绘图;"LR"创建一个水平绘图.
expand_nested: 是否将嵌套的Functional模型展开为集群.
dpi: 图像分辨率,每英寸点数.
show_layer_activations: 显示层激活（仅适用于具有activation属性的层）.
show_trainable: 是否显示层是否可训练.
返回: 如果安装了Jupyter,则返回一个Jupyter notebook Image对象. 这使得可以在notebook中内联显示模型图.
model_to_dot function
keras.utils.model_to_dot(
model,
show_shapes=False,
show_dtype=False,
show_layer_names=True,
rankdir="TB",
expand_nested=False,
dpi=200,
subgraph=False,
show_layer_activations=False,
show_trainable=False,
**kwargs
)
将Keras模型转换为dot格式.
参数:
model: 一个Keras模型实例.
show_shapes: 是否显示形状信息.
show_dtype: 是否显示层数据类型.
show_layer_names: 是否显示层名称.
rankdir: 传递给PyDot的rankdir参数,
一个指定绘图格式的字符串:"TB"
创建一个垂直绘图;"LR"创建一个水平绘图.
expand_nested: 是否将嵌套的Functional模型
展开为集群.
dpi: 图像分辨率,每英寸点数.
subgraph: 是否返回一个pydot.Cluster实例.
show_layer_activations: 显示层激活（仅适用于具有activation属性的层）.
show_trainable: 是否显示层是否可训练.
返回:
一个表示Keras模型的pydot.Dot实例,或者
如果subgraph=True,则表示嵌套模型的pydot.Cluster实例.