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TensorFlow + Kerasを使ってみた5(モデルの可視化、サーマリ)

TensorFlow + Kerasを使ってみた4(modelの重みの表示)”の続き。

前回はモデルの重みの表示をしてみた。今回は、モデルを可視化したり、サーマリを表示してみた。
なお、使用するのは MNIST の手書き数字を認識するCNN で畳み込み層の特徴マップの数は 10 個となっている。

今回、参考にさせて頂いたのは、”[keras]中間層の出力”だ。

最初にモデルの可視化ということで、モデルをPNG ファイルに出力する。

from keras.utils.vis_utils import plot_model
plot_model(model, show_shapes=True, to_file='./model.png')


このPython コードを実行すると pydot が無いというエラーになった。
tensorflow_keras_32_180525.png

sudo pip install pydot
でインストールした。
tensorflow_keras_33_180525.png

もう一度、Python コードを実行すると、今度は、GraphViz が無いというエラーだった。
tensorflow_keras_34_180526.png

sudo apt install graphviz
でインストールした。
tensorflow_keras_35_180526.png

3回めの実行で、 ~/DNN/Keras に model.png が出来た。
tensorflow_keras_38_180526.png

model.png を開いてみた。
tensorflow_keras_39_180526.png

次に、モデルのサーマリを表示した。

model.summary()


表示されたサーマリを示す。

_______________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_5 (Conv2D)            (None, 24, 24, 10)        260       
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 12, 12, 10)        0         
_________________________________________________________________
flatten_4 (Flatten)          (None, 1440)              0         
_________________________________________________________________
dense_7 (Dense)              (None, 100)               144100    
_________________________________________________________________
dense_8 (Dense)              (None, 10)                1010      
=================================================================
Total params: 145,370
Trainable params: 145,370
Non-trainable params: 0


最後にスクリーンショットを貼っておく。
tensorflow_keras_42_180527.png
  1. 2018年05月27日 08:37 |
  2. TensorFlow, Keras
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