keras搬砖系列-模型可视化

可视化

当我们在编程的时候最怕的不是空气突然安静而是不知道我们在写啥，这篇文章好早就想写了，可耐拖延症。。。恐怖如斯

keras的可视化不像tensorboard一样能够准确预估。大概能撸出是啥模型

需要安装的pip install pydot；pip install pydot-ng；pip install graphviz。还有一个graphviz.msi，不过我整了很久，在我的anaconda中还是没法用，只能在命令行中使用。。。。

code：  

# encoding: utf-8
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Activation
from keras.optimizers import SGD
from keras.utils import np_utils
from keras.utils import plot_model

def run():
model = Sequential()
model.add(Dense(4,input_dim=2))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation('sigmoid'))
sgd = SGD(lr=0.001,decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=sgd,metrics=['accuracy'])

plot_model(model,to_file='model.png')

if __name__=='__main__':
run()大概结果：