绘制 Keras 模型

Keras 是一个高度集成化、模块化的深度学习框架，能够以简洁的方式呈现神经网络结构。通过绘制 Keras 模型，您可以清晰地了解神经网络的结构，更好地理解模型并进行调试。

安装库

在进行绘制 Keras 模型前，需要安装 Keras 和 matplotlib 库。

!pip install keras matplotlib

绘制模型

绘制 Keras 模型可以使用 keras.utils.plot_model 函数。该函数将模型绘制为层和操作之间的框和箭头，让你可以了解模型的结构。

以下是绘制一个包含 3 个隐藏层和 1 个输出层的 MLP 神经网络模型的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.utils import plot_model

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(784,), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

在这里，我们首先定义了一个 Sequential 模型，然后通过 add() 层方法向模型中添加层。通过调用 plot_model() 函数，我们使用 to_file 参数指定文件名和文件类型（png），使用 show_shapes 和 show_layer_names 参数设置为 True，让绘图时显示层名和形状。

以下是绘制出的 MLP 模型的图像：

该 MLP 模型前三个隐藏层具有 64 个神经元，最后一层是具有 10 个神经元的 softmax 层。

总结

通过使用 Keras 的 plot_model() 函数，您可以清晰地了解神经网络的结构，从而更好地理解模型并进行调试。在这里，我们展示了一个 MLP 模型的示例，但您可以使用 plot_model() 函数来绘制任何 Keras 模型。