可视化Keras模型
内容提要
这篇文章介绍了如何使用Keras库中的summary()函数来查看模型的结构和参数数量，并使用plot_model()函数将模型结构保存为图片。
延伸解读
summary() 输出解读：快速评估模型规模
summary() 以表格形式列出每层的类型、输出形状和参数数量，并汇总总参数、可训练参数和非可训练参数。例如，示例中总参数为 266,610（约 1.02 MB），可训练参数与之相同，非可训练参数为 0。这有助于快速了解模型复杂度，判断是否与任务需求匹配。
plot_model() 的可视化选项：按需展示细节
plot_model() 支持通过参数控制图片内容：show_shapes 显示输出形状，show_dtype 显示数据类型，show_layer_names 显示层名称，show_layer_activations 显示激活函数。这些选项让生成的图片能突出不同重点，例如调试形状问题时开启 show_shapes，检查激活函数时开启 show_layer_activations。
两种方法的适用场景：终端与文档
summary() 直接在终端输出文本，适合快速检查模型结构；plot_model() 则生成图片文件（如 model.png），便于嵌入文档、演示或分享。根据需求选择：需要即时查看用 summary()，需要可视化展示用 plot_model()。
Q&A
如何使用Keras的summary()函数查看模型结构？
使用Keras库中的summary()函数可以输出模型的各层类型、输出形状和参数数量。
summary()函数输出的内容包括哪些信息？
summary()函数输出模型的各层类型、输出形状和参数数量。
如何将Keras模型结构保存为图片？
使用plot_model()函数可以将模型结构保存为图片，指定文件名和参数设置。
plot_model()函数支持哪些参数设置？
plot_model()函数支持显示形状、数据类型、层名称和激活函数等参数设置。
Keras模型的参数数量如何查看？
可以通过summary()函数查看模型的总参数数量和可训练参数数量。
使用plot_model()函数生成的图片格式是什么？
使用plot_model()函数可以生成.png格式的图片。
