Keras或Tensorflow函数绘制神经网络结构的3D图？

Question

使用Keras创建神经网络时：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
...

函数model.summary有助于获得结构的全景图。

为了更好地了解结构， Keras或Tensorflow（或其他库）中是否有一个函数可以自动生成结构的3D图？：

或

或

完全可以从model对象生成这种图表文件。

TL; DR：

• 输入：一个Keras model变量

• 输出：PNG图片

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PS：

• 我已经知道这个在线工具：http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html和这个问题How to draw Deep learning network architecture diagrams?，但是这里的想法是从Keras自动生成它。

• 链接但不完全相同：How do you visualize neural network architectures? 。

• 与How can a neural network architecture be visualized with Keras?

不同

• 链接的项目：https://github.com/stared/keras-sequential-ascii

• 链接的文章：Simple diagrams of convoluted neural networks

• 做from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)已经可以提供一些东西，但不是3D的：

  

  注意：如果要使用os.environ["PATH"] += os.pathsep + r'C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin'，请在安装Graphviz后为Windows：plot_model添加此内容。

Answer 1

您在谈论这个吗？ https://keras.io/visualization/

from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png')

这会将输入和输出张量保存为png的模型结构。 但不幸的是，只有计划，而不是三维