如何使用 Keras 通过 Python 程序绘制模型?
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Keras 在希腊语中意为"号角"。Keras 是作为 ONEIROS(开放式神经电子智能机器人操作系统)项目研究的一部分而开发的。Keras 是一个用 Python 编写的深度学习 API。它是一个高级 API，具有高效的界面，有助于解决机器学习问题。
它在 Tensorflow 框架上运行。它旨在帮助快速进行实验。它提供了开发和封装机器学习解决方案所必需的基本抽象和构建块。
它具有高度可扩展性，并具有跨平台能力。这意味着 Keras 可以在 TPU 或 GPU 集群上运行。Keras 模型也可以导出以在 Web 浏览器或手机中运行。
Keras 已经存在于 Tensorflow 包中。可以使用下面的代码行访问它。
import tensorflow from tensorflow import keras
与使用顺序 API 创建的模型相比，Keras 函数式 API 有助于创建更灵活的模型。函数式 API 可以处理具有非线性拓扑、可以共享层并处理多个输入和输出的模型。深度学习模型通常是包含多个层的有向无环图 (DAG)。函数式 API 有助于构建层图。
我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 有助于在浏览器上运行 Python 代码，并且不需要任何配置，并且可以免费访问 GPU(图形处理单元)。 Colaboratory 已在 Jupyter Notebook 上构建。
示例
print("正在绘制模型")
keras.utils.plot_model(model, "my_resnet.png", show_shapes=True)
代码来源 − https://www.tensorflow.org/guide/keras/ functional
输出
解释
‘plot_model’ 方法用于将模型的各层绘制为层图。
