Python人工智能：Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的使用方法简介

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Python人工智能：Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的使用方法简介

一、Ubuntu系统下Graphviz的安装

1. Ubuntu系统中安装Graphviz的方法

在Ubuntu系统中，可以通过下面的命令进行安装：

sudo apt install graphviz

Graphviz是一个流程图可视化工具，支持可视化各种算法和模型的流程图，并且支持多种输出格式（比如PNG、PDF、SVG等）。

2. 创建Python的conda虚拟环境

创建一个conda中的Python环境的命令如下所示：

conda create -n ML_DL python==3.10

通过下面的命令激活创建的ML_DLpython虚拟环境：

conda activate ML_DL

3. 安装GraphViz的第三方Python库

在ML_DLPython虚拟环境中，通过如下指令安装GraphViz第三方Python库：

pip install graphviz

!! 🐱 这是我们就可以使用graphViz进行神经网络的结构进行绘图了。在使用前必须保证Python环境中具有比如Keras、Tensorflow或者Pytorch的机器/深度学习库。本文以Keras为例，Keras需要Tensorflow的支持，所以通过下面的指令在新创建的conda虚拟环境中安装Keras与Tensorflow库：

pip install keras
pip install tensorflow

二、Graphviz绘制神经网络流程图的方法简介

代码：

import graphviz
from keras.utils.vis_utils import plot_model

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构造一个简单的网络结构
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(784,), activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 绘制网络结构图，并将其以model_plot命名并存储当前目录下
plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

绘制的结果图下图所示：