keras繪製網路結構 配置 plot model

keras繪製網路結構的**如下：

from keras.utils.vis_utils import plot_model..

.plot_model(model, to_file=
"model.png"
, show_shapes=
true
, show_layer_names=
false
, rankdir=
'tb'
)

網上很多教程是安裝pydot，這個包在python3.5之後就已經不能使用了，如果繼續安裝的是pydot，即使將grahviz按如下步驟安裝完成了之後，還是會繼續爆出oserror: `pydot` failed to call graphviz.please install graphviz錯誤。

將以上兩步安裝完成後執行附錄的程式，會繼續報出如下的錯誤：

此時單獨開啟圖中錯誤處標記的檔案，然後將檔案中的pydot都替換成pydotplus，到此大功告成！！

結果如下：

測試**如下：

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
(x_train, y_train)
,(x_test, y_test)
= mnist.load_data(
)x_train = x_train.reshape(-1
,28,28
,1)/
255.0
x_test = x_test.reshape(-1
,28,28
,1)/
255.0
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
model = sequential(
)model.add(convolution2d(
input_shape=(28
,28,1
),filters=32,
kernel_size=5,
strides=1,
padding=
'same'
, activation=
'relu'
, name=
'conv1'))
model.add(maxpooling2d(
pool_size=2,
strides=2,
padding=
'same'
, name=
'pool1'))
model.add(convolution2d(64,
5,strides=
1, padding=
'same'
, activation=
'relu'
, name=
'conv2'))
model.add(maxpooling2d(2,
2,'same'
, name=
'pool2'))
model.add(flatten())
model.add(dense(
1024
, activation=
'relu'))
model.add(dropout(
0.5)
)model.add(dense(
10, activation=
'softmax'))
plot_model(model, to_file=
"model.png"
, show_shapes=
true
, show_layer_names=
false
, rankdir=
'tb'
)plt.figure(1)
img = plt.imread(
"model.png"
)plt.imshow(img)
plt.axis(
'off'
)plt.show(
)

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