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keras模型可视化.docx

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.36M 资料格式：docx 举报 版权申诉
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    Keras 可视化步骤： 基于 Anaconda、pycharm 1） 安装 graphviz 打开 anaconda 进入终端，键入 pip install graphviz 官网下载 http://www.graphviz.org/， 建议下载 stable 2.38 Windows install packages 建议下载 graphviz-2.38.zip 下载后直接解压缩， 配置 path 我的电脑右键>属性>高级系统设置>环境变量>path 编辑>输入 graphviz 解压缩的地址
    2） 安装 pydot 打开 anaconda 进入终端，键入 pip install pydot 3） 安装 pydot_ng 打开 anaconda 进入终端，键入 pip install pydot_ng 4） 测试 程序： from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense #这一行新加的，用于导入绘图包 from keras.utils.vis_utils import plot_model import numpy as np data_dim = 16 timesteps = 8 num_classes = 10 # expected input data shape: (batch_size, timesteps, data_dim) model = Sequential() model.add(LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, data_dim))) # returns a sequence of vectors of dimension 32 model.add(LSTM(32, return_sequences=True)) # returns a sequence of vectors of dimension 32 model.add(LSTM(32)) # return a single vector of dimension 32 model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) # Generate dummy training data x_train = np.random.random((1000, timesteps, data_dim)) y_train = np.random.random((1000, num_classes)) # Generate dummy validation data x_val = np.random.random((100, timesteps, data_dim)) y_val = np.random.random((100, num_classes))
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=1, validation_data=(x_val, y_val)) #这一行新加的，用于绘图 plot_model(model, to_file='model1.png',show_shapes=True) 打开 model1 图片文件，显示
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