使用pydot 画CNN网络结构图

使用pydot画CNN结构图的难点在于安装pydot

要严格按照安装顺序进行安装，百度搜索就可以找到，成功安装pydot后仅需要两行代码就可以画出网络结构

前提是要搭建好网络结构

import pydot

plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=False)

如我的网络结构是

def net2(nb_classes):
#model = Sequential()
img_input = Input(shape=(50,50,1))

conv1=Conv2D(filters=16, kernel_size=(5,5), padding='same', activation='relu')(img_input)

conv1= BatchNormalization()(conv1)

maxpool1=MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1)

conv2=Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu')(maxpool1)

conv2= BatchNormalization()(conv2)

maxpool2=MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv2)

conv3=Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu')(maxpool2)

conv3= BatchNormalization()(conv3)

maxpool3=MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv3)

conv4=Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu')(maxpool3)

conv4= BatchNormalization()(conv4)

maxpool4=MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv4)

fire_squeeze = Convolution2D(
16, (1, 1), activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform',
padding='same', name='fire2_squeeze')(maxpool4)

fire_expand1 = Convolution2D(
64, (1, 1), activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform',
padding='same', name='fire2_expand1')(fire_squeeze)

fire_expand2 = Convolution2D(
64, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform',
padding='same', name='fire2_expand2')(fire_squeeze)

merge = Concatenate(axis=1)([fire_expand1, fire_expand2])

x = GlobalAveragePooling2D()(merge)

x = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x)

model = Model(img_input, x, name='net2')
return model

得到结构图如下：

全部代码可以在我的GitHub账号上找到：https://github.com/ivorytowerkq/pydot-draw-CNN

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