【Python/Keras】モデル構造の可視化

Pythonの機械学習モジュール「Keras」でモデル構造を可視化する方法をソースコード付きでまとめました。

モデル構造の可視化

Kerasの「model.summary()」を使えば、作成したニューラルネットワークのモデル形状の概要を表示できます。

サンプルコード

サンプルプログラムのソースコードです。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from keras.models import Sequential, model_from_json
from keras.layers.core import Dense
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.utils.vis_utils import plot_model

def main():
    # モデル構築
    model = Sequential()
    
    # 入力層
    model.add(Dense(2, activation='sigmoid', input_shape=(2,)))
    
    # 出力層
    model.add(Dense(1, activation='linear'))
    
    # コンパイル(勾配法:RMSprop、損失関数:mean_squared_error、評価関数:accuracy)
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=RMSprop(), metrics=['accuracy'])
    
    # モデルの概要を表示
    model.summary()
    
    # 概要を画像に出力
    #plot_model(model, to_file='model.png')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。

Using TensorFlow backend.
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 2)                 6
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 3
=================================================================
Total params: 9
Trainable params: 9
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

model.add()で追加した順に表示されています。

関連ページ
1 Python入門 基本文法【Python/Keras】ディープラーニング入門・使い方
2 KerasでVGG16を使う
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