本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。

一、Keras模型可视化安装包

1、安装包

step1：利用pycharm命令安装三个包：graphviz、pydot、pydot_ng

step2：不会安装请转 安装命令方法总结

2、安装graphviz.exe

step1：安装地址：传送门-推荐64位

step2：双击文件，选择next（注意修改默认安装路径：C:\Program Files (x86)\Graphviz）

step3：选择第二个选项，可以免去配置环境变量步骤。 如果选了第一个按钮，可按照如下步骤配置环境变量：此电脑→属性→高级系统设置→高级→环境变量→系统变量→path，在path中加入路径：你的路径\bin（例如默认安装路径：C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin）

step4：在windows命令行cmd界面，直接输入dot -version命令（无需跳转到安装路径下的文件夹），如果显示如下图所示的graphviz相关版本信息，则安装配置成功。

安装过程没有问题，但安装时打开了pycharm，且运行不成功，记得关闭pycharm重新打开一次。这时候就差不多了噢。

二、Keras模型可视化代码实例

这里以CNN模型为例，演示如何使模型可视化。

# python 3.8
from keras import Sequential
from keras.layers import Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Activation
from keras.utils.vis_utils import plot_model
# 构建CNN模型
model=Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=4, padding='same', input_shape=(1, 28, 28)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=2, padding='same'))
model.add(Flatten())
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 绘制模型结构图
plot_model(model, to_file='CNN_model.png', show_shapes=True)

CNN模型可视化的结果如下：

参考链接：
（1）Keras网络可视化方法
（2）Keras模型可视化
（3）Wandb用起来，一行Python代码实现Keras模型可视化