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我正在尝试使用 Keras 包在 Python 中制作深度学习模型的绘图/图形,但不幸的是它一直给我一个错误信息,该错误信息不是很丰富。
我在 Linux 上使用 Python 3.5.2、Anaconda 4.2.0、Keras 2.1.6 运行 python,我使用 tensorflow-gpu 1.7.0 后端。
这是错误信息:
keras.utils.plot_model(unet, to_file='model.png', show_shapes=False, show_layer_names=True, rankdir='TB')
['dot', '-Tps', '/tmp/tmphesl1j0c'] return code: 127
stdout, stderr:
b''
b'dot: error while loading shared libraries: libexpat.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory\n'
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-60bb0e3b97bd> in <module>()
----> 1 keras.utils.plot_model(unet, to_file='model.png', show_shapes=False, show_layer_names=True, rankdir='TB')
/.../anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/keras/utils/vis_utils.py in plot_model(model, to_file, show_shapes, show_layer_names, rankdir)
132 'LR' creates a horizontal plot.
133 """
--> 134 dot = model_to_dot(model, show_shapes, show_layer_names, rankdir)
135 _, extension = os.path.splitext(to_file)
136 if not extension:
/.../anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/keras/utils/vis_utils.py in model_to_dot(model, show_shapes, show_layer_names, rankdir)
53 from ..models import Sequential
54
---> 55 _check_pydot()
56 dot = pydot.Dot()
57 dot.set('rankdir', rankdir)
/.../anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/keras/utils/vis_utils.py in _check_pydot()
24 # Attempt to create an image of a blank graph
25 # to check the pydot/graphviz installation.
---> 26 pydot.Dot.create(pydot.Dot())
27 except OSError:
28 raise OSError(
/.../anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/pydot.py in create(self, prog, format, encoding)
1882 out=stdout_data,
1883 err=stderr_data))
-> 1884 assert p.returncode == 0, p.returncode
1885 return stdout_data
AssertionError: 127
如果有人能帮我解决这个错误,我将不胜感激。
注意:pydot和graphviz都安装了
最佳答案
对我来说,解决方案是这样导入:
from keras.utils.vis_utils import plot_model
关于python - 尝试使用 keras.utils.plot_model 时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50996574/
我正在尝试使用 plot_model() 创建预测值图函数来自 sjPlot .我希望我的预测线具有不同的线型和不同的颜色。 该函数包括一个 colors参数和设置 colors至 bw会变linet
我想更改 plot_model 输出的绘图的颜色。当我通过在 terms = c(..., ...) 中包含多个变量来创建多行时,我没有遇到这些问题,但是当我执行以下代码时,我无法将颜色设置为黑色以外
我的模型是这样定义的: model = keras.models.Sequential() model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_le
我有一个由多个较小模型组成的模型。我想确保一切都正确连接并查看由 keras.utils.plot_model 生成的图表。在那里我偶然发现了一些对我来说不正确的部分。一些连接丢失了,在输入端绘制了一
我在 Windows 10 机器上使用 python 3.6.3。我使用 pip install 通过以下方式安装了 pydot 和 graphviz: py -m pip install p
当我在我的代码中运行这一行时,from keras.utils import plot_model我得到以下信息: "ImportError: cannot import name 'plot_mod
我想可视化我的神经网络。因此,我使用 from tensorflow.keras.utils import plot_model并像这样使用它: model = Sequential()
我已经成功地使用sjplot 的plot_model 函数来绘制多项逻辑回归模型。回归包含一个结果(寻求信息,具有 3 个水平)和 2 个连续预测变量(DSA、ASA)。我还更改了 plot_mode
我已经成功地使用sjplot 的plot_model 函数来绘制多项逻辑回归模型。回归包含一个结果(寻求信息,具有 3 个水平)和 2 个连续预测变量(DSA、ASA)。我还更改了 plot_mode
我正在尝试使用 Keras 包在 Python 中制作深度学习模型的绘图/图形,但不幸的是它一直给我一个错误信息,该错误信息不是很丰富。 我在 Linux 上使用 Python 3.5.2、Anaco
我读过类似的问题 - 我的错误似乎有所不同,因为提出的解决方案没有解决我的问题。 我在绘制 keras 模型图时遇到问题。 我已经使用自制软件安装了 graphviz 二进制文件 我已经使用 pip
我正在尝试使用 pycaret 评估/绘制各种模型结果,但我无法这样做。例如:- from pycaret.datasets import get_data juice = get_data('jui
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在 Python 中,Keras 有一个方便的函数 plot_model,它可以可视化模型的架构 - 下面包含一个示例。我正在 R 中寻找与 keras 库(而不是 kerasR)配合使用的等效函数。
我正在做一个回归分析并用这个代码制作回归模型, regrs_2 <- lm(gii.score ~ hof.pdi + hof.idv + hof.mas + hof.uai + hof.ltowvs
我是一名优秀的程序员,十分优秀!