Функция plot_model

Функция plot_model строит визуальное представление архитектуры модели Keras в виде графа слоев и сохраняет его в файл изображения или PDF. Первым параметром функция принимает саму модель. Вторым параметром передается путь к файлу, в который будет сохранена схема. Третьим параметром можно указать, нужно ли отображать формы тензоров на каждом слое. Дополнительно можно управлять раскладкой графа слева направо и показывать типы слоев.

Синтаксис

tf.keras.utils.plot_model(
	model,
	to_file="model.png",
	show_shapes=False,
	show_dtype=False,
	show_layer_names=True,
	rankdir="TB",
	expand_nested=False,
	dpi=96,
	show_layer_activations=False,
	show_trainable=False
)

Пример

Давайте создадим простую последовательную модель и сохраним ее архитектуру в файл:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(10,)),
	tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu"),
	tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

tf.keras.utils.plot_model(model, to_file="model.png")
print("model plotted")

Результат выполнения кода:

"model plotted"

Пример

Давайте сохраним схему модели с отображением форм тензоров на каждом слое:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(10,)),
	tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu"),
	tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

tf.keras.utils.plot_model(
	model,
	to_file="model_shapes.png",
	show_shapes=True
)
print("model plotted with shapes")

Результат выполнения кода:

"model plotted with shapes"

Пример

Давайте построим горизонтальную схему модели с отображением активаций и типов данных:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(10,)),
	tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu"),
	tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

tf.keras.utils.plot_model(
	model,
	to_file="model_horizontal.png",
	show_shapes=True,
	show_dtype=True,
	show_layer_activations=True,
	rankdir="LR"
)
print("model plotted horizontally")

Результат выполнения кода:

"model plotted horizontally"

Смотрите также

функцию save_model,
которая сохраняет модель Keras в файл
функцию load_model,
которая загружает модель Keras из файла
функцию clone_model,
которая создает копию архитектуры модели
функцию model_from_json,
которая создает модель из JSON-описания