我们在使用卷积神经网络或递归神经网络或其他变体时,通常都希望对模型的架构可以进行可视化的查看,因为这样我们可以 在定义和训练多个模型时,比较不同的层以及它们放置的顺序对结果的影响。还有可以更好地理解模型结构、激活函数、模型参数形状(神经元数量)等
keras 中有一些现成的包可以创建我们的神经网络模型的可视化表示。前三个包可以在模型训练之前使用(只需要定义和编译模型);但是Tensor Boards 要求用户在架构可视化之前根据准确的数据训练模型。
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https://avoid.overfit.cn/post/95ee9b5017e840fa85ac63921a9d0def
原文地址:http://www.cnblogs.com/deephub/p/16846859.html
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