Использование Visualkeras для визуализации модели Keras
Нейронная сеть - это разновидность машинного обучения, вдохновленная человеческим мозгом и используемая для решения проблем, связанных с искусственным интеллектом. Он вдохновлен нейронами, обнаруженными в человеческом мозгу, это сеть, которая связана с использованием разных нейронов, называемая нейронной сетью. Это передовая область науки о данных, которая обычно помогает в решении проблемы, связанной с искусственным интеллектом.
Визуализация нейронной сети может помочь понять, как разные слои связаны друг с другом и сколько нейронов находится между каждым слоем. Это один из лучших способов понять, как модель черного ящика выглядит изнутри. Визуализация также может быть полезна, если представить кому-нибудь модель, чтобы он понял, как разные уровни нейронной сети на самом деле связаны друг с другом.
Visualkeras - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется для создания визуализации модели нейронной сети. Это одна из лучших библиотек для понимания того, как связаны разные слои.
В этой статье мы исследуем Visualkeras и создадим с их помощью несколько визуализаций.
Давайте начнем…
Установка необходимых библиотек
Мы начнем с установки Visualkeras с помощью установки pip. Приведенная ниже команда установит Visualkeras с помощью pip.
pip install visualkeras
Импорт необходимых библиотек
На этом этапе мы импортируем все библиотеки, необходимые для создания визуализаций.
from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import visualkeras
Создание модельной архитектуры
Теперь мы начнем с создания модели нейронной сети. Мы определим модель, используя разные слои, такие как Dense, Flatten, Conv2D и т. Д. Затем мы визуализируем модель после этого.
encoder_input = keras.Input(shape=(28, 28, 1), name='img') x = layers.Conv2D(16, 3, activation='relu')(encoder_input) x = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(x) x = layers.MaxPooling2D(3)(x) x = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(x) x = layers.Conv2D(16, 3, activation='relu')(x) encoder_output = layers.GlobalMaxPooling2D()(x) encoder = keras.Model(encoder_input, encoder_output, name='encoder') visualkeras.layered_view(encoder, to_file='encoder.png') x = layers.Reshape((4, 4, 1))(encoder_output) x = layers.Conv2DTranspose(16, 3, activation='relu')(x) x = layers.Conv2DTranspose(32, 3, activation='relu')(x) x = layers.UpSampling2D(3)(x) x = layers.Conv2DTranspose(16, 3, activation='relu')(x) decoder_output = layers.Conv2DTranspose(1, 3, activation='relu')(x) autoencoder = keras.Model(encoder_input, decoder_output, name='autoencoder')
Здесь вы можете увидеть, как мы определили модель нейронной сети, используя разные слои. Теперь давайте визуализируем Модель.
Визуализация модели
Теперь воспользуемся Visualkeras для визуализации модели.
visualkeras.layered_view(autoencoder, to_file="model.png')
Здесь мы можем увидеть, как связаны разные слои нейронной сети. Это помогает понять, как модель выглядит изнутри.
Попробуйте это с разными моделями, создайте разные визуализации и дайте мне знать ваши комментарии в разделе ответов.
Эта статья написана в сотрудничестве с Пиюшем Ингале.
Перед тем, как ты уйдешь
Спасибо за чтение! Если вы хотите связаться со мной, свяжитесь со мной по адресу [email protected] или в моем профиле LinkedIn. Вы можете просмотреть мой профиль Github для различных проектов по науке о данных и руководств по пакетам. Кроме того, не стесняйтесь изучать мой профиль и читать разные мои статьи, связанные с наукой о данных.
