如何使用Python使用Keras绘制模型？

TensorFlow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python一起用于实现算法、深度学习应用等等。它被用于研究和生产目的。它具有优化技术，帮助快速执行复杂的数学运算。Tensor是TensorFlow中使用的一种数据结构。它帮助连接流程图中的边缘。这个流程图称为“数据流图”。张量就是多维数组或列表。

Keras是作为ONEIROS项目的一部分开发的。Keras是一个深度学习API，用Python编写。它是一个高级API，具有一个有生产力的接口，帮助解决机器学习问题。它运行在Tensorflow框架之上。它的建立是为了帮助快速实验。它提供了必要的抽象和构建块，用于开发和封装机器学习解决方案。

Keras已经存在于Tensorflow包中。可以使用以下代码行访问它。

import tensorflow
from tensorflow import keras

Keras功能API有助于创建比使用顺序API创建的模型更灵活的模型。功能API可以处理具有非线性拓扑的模型，可以共享层次结构，并且可以使用多个输入和输出。深度学习模型通常是包含多个层的有向无环图(DAG)。功能API有助于构建层次结构图。

我们使用Google Colaboratory来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以在浏览器中运行Python代码，无需任何配置，可免费访问GPU(图形处理单元)。Colaboratory是基于Jupyter Notebook构建的。以下是使用Keras绘制模型的代码片段-

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示例

print("The model is being plotted")
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

• 可以将模型绘制为层次结构图。

• 这可以通过使用“plot_model”方法来实现。