如何使用Python使用Keras绘制模型？

简介

Keras是一个Python深度学习库，可以方便地搭建神经网络。而对于新手来说，熟练掌握Keras使用方法是一个必要的基础。本文将介绍如何使用Python和Keras创建并绘制模型的方法。

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代码实现

以下是一个简单的Keras模型构建的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

print(model.summary())

上面的代码创建了一个简单的神经网络，包含一个输入层和一个输出层。其中输入层包含32个神经元，每个神经元对应784个神经元的输入，激活函数为ReLU函数；输出层包含10个神经元，用于对数据进行分类，激活函数为softmax函数。

打印模型的概览信息，可以获得模型的结构：

Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 32)                25120     
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 10)                330       
=================================================================
Total params: 25,450
Trainable params: 25,450
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

可以看到，该模型有两个层，第一层有32个神经元，第二层有10个神经元。其中，参数个数为25120+330=25450。

接下来我们使用Keras中的plot_model模块绘制上述模型的结构图。

from keras.utils.vis_utils import plot_model

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

上述代码将通过调用plot_model函数将模型绘制成一个结构图，并将其保存为名为”model.png”的图片文件。

结论

本文介绍了如何使用Python和Keras搭建神经网络模型，并使用Keras中的plot_model模块绘制模型的结构图。本文所示的示例代码可以作为对新手入门深度学习的基础参考。