如何使用 Keras 绘制使用 Python 的模型?
Tensorflow 是 Google 提供的机器学习框架。它是一个与 Python 结合使用的开源框架，用于实现算法、深度学习应用程序等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，有助于快速执行复杂的数学运算。Tensor 是 TensorFlow 中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。此流程图称为"数据流图"。张量不过是多维数组或列表。
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，具有高效的接口，可帮助解决机器学习问题。它在 Tensorflow 框架之上运行。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抽象和构建块。
Keras 已存在于 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。
我们正在使用 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 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。以下是使用 Keras − 绘制模型的代码片段
示例
print("正在绘制模型")
keras.utils.plot_model(model, "multi_model.png", show_shapes=True)
代码来源 − https://www.tensorflow.org/guide/keras/ functional
输出
解释
该模型可以绘制为层图。
这可以使用‘plot_model’方法实现。
