8. keras - 繪製網絡結構

• 前提安裝pydot and graphviz
  • pydot的安裝：pip install pydot
  • graphviz的安裝：graphviz需要在官網安裝，安裝後需要添加環境變量，程序所在目錄的bin文件夾加入系統變量（參考：Graphviz安裝及簡單使用）

程序

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2D,Flatten
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils.vis_utils import plot_model
import matplotlib.pyplot as plt 
# install pydot and graphviz

# 載入數據
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
# (60000,28,28)->(60000,28,28,1)
x_train = x_train.reshape(-1,28,28,1)/255.0
x_test = x_test.reshape(-1,28,28,1)/255.0
# 換one hot格式
y_train = np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10)

# 定義順序模型
model = Sequential()

# 第一個卷積層
# input_shape 輸入平面
# filters 卷積核/濾波器個數
# kernel_size 卷積窗口大小
# strides 步長
# padding padding方式 same/valid
# activation 激活函數
model.add(Convolution2D(
    input_shape = (28,28,1),
    filters = 32,
    kernel_size = 5,
    strides = 1,
    padding = 'same',
    activation = 'relu',
    name = 'conv1'
))
# 第一個池化層
model.add(MaxPooling2D(
    pool_size = 2,
    strides = 2,
    padding = 'same',
    name = 'pool1'
))
# 第二個卷積層
model.add(Convolution2D(64,5,strides=1,padding='same',activation = 'relu',name='conv2'))
# 第二個池化層
model.add(MaxPooling2D(2,2,'same',name='pool2'))
# 把第二個池化層的輸出扁平化爲1維
model.add(Flatten())
# 第一個全連接層
model.add(Dense(1024,activation = 'relu'))
# Dropout
model.add(Dropout(0.5))
# 第二個全連接層
model.add(Dense(10,activation='softmax'))

# # 定義優化器
# adam = Adam(lr=1e-4)

# # 定義優化器，loss function，訓練過程中計算準確率
# model.compile(optimizer=adam,loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

# # 訓練模型
# model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=1)

# # 評估模型
# loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)

# print('test loss',loss)
# print('test accuracy',accuracy)

#TB代表從上往下，LR表示從左往右
plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True,show_layer_names='False',rankdir='TB')
plt.figure(figsize=(20,20))
img=plt.imread('model.png')
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

可能在最後一步運行的時候報以下錯誤：FileNotFoundError: [WinError 2] “dot” not found in path.
該錯誤可以參考：https://blog.csdn.net/sinat_38653840/article/details/84776806

參考：

視頻： 覃秉豐老師的“Keras入門”：http://www.ai-xlab.com/course/32
博客參考：https://www.cnblogs.com/XUEYEYU/tag/keras%E5%AD%A6%E4%B9%A0/