【神经网络结构可视化】使用 Visualkeras 可视化 Keras / TensorFlow 神经网络结构

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Visualkeras介绍

Visualkeras是一个Python包，用于帮助可视化Keras（独立或包含在tensorflow中）神经网络架构。它允许简单的造型来满足大多数需求。该模块支持分层风格的架构生成，这对CNN（卷积神经网络）非常有用。

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下载安装

Visualkeras源代码链接：https://github.com/paulgavrikov/visualkeras

使用清华源安装Visualkeras

pip install visualkeras -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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代码示例

使用CNN经典网络VGG16作为示例，可视化神经网络结构。

1、导入必要的库

from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, Dropout, MaxPooling2D, InputLayer, ZeroPadding2D
from collections import defaultdict
import visualkeras
from PIL import ImageFont

2、创建VGG16神经网络模型

# create VGG16
image_size = 224
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(image_size, image_size, 3)))

model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(64, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(64, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(visualkeras.SpacingDummyLayer())

model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(128, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(128, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(visualkeras.SpacingDummyLayer())

model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(256, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(256, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(256, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(visualkeras.SpacingDummyLayer())

model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, activation='relu', kernel_size=(3, 3)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, activation='relu'