Python

深層学習のSequentialモデルを描画してみた

深層学習(ディープラーニング)用フレームワークの1つに「Keras」があり、例えば以下のサイトに、Kerasを利用したサンプルプログラムが掲載されている。
https://keras.io/ja/getting-started/sequential-model-guide/

今回は、上記サイトのSequentialモデルを描画しようとした際に、「TensorFlow」「Keras」のインストールを行うだけでは不足しているライブラリがありプログラムが動かなかったので、その解決方法について共有する。

前提条件

下記記事の「TensorFlow」「Keras」のインストールが完了していること。

深層学習で利用するライブラリをインストールしてみた以前、Python開発用にAnacondaをインストールしていたが、深層学習(ディープラーニング)で利用するライブラリである「Tenso...

サンプルプログラムの内容

今回作成したサンプルプログラムは以下の通りで、本記事冒頭で紹介したプログラムを、モデルを描画できるように修正している。

サンプルプログラムの実行とライブラリのインストール

サンプルプログラムの実行と必要なライブラリのインストールは、以下の手順で実施している。

1) 下記記事の「Jupyter Notebookの起動確認」の手順に従って、JupyterNotebookを起動する

Python開発用のAnacondaをインストールしJupyter Notebookを利用してみた今回は、Pythonを勉強してみたいと思い、Python開発環境を構築してみたので、その手順を共有する。 Python開発用として...

2) サンプルプログラムを入力し、「Run」ボタンを押下し、プログラムを実行すると、「pydot」のインポートに失敗した旨のエラーが表示される
サンプルプログラムの実行_2

3) pydotをインストールするため、下記スタートメニューから「Anaconda Prompt」を起動する
サンプルプログラムの実行_3

4) 下記のように、「pip install pydot」を実行し、pydotをインストールする
サンプルプログラムの実行_4

5) 再度、「Jupyter Notebook」上でサンプルプログラムを実行すると、「pydot」が「GraphViz」を見つけられなかった旨のエラーになる
サンプルプログラムの実行_5

6)「Anaconda Prompt」において、「conda install graphviz」を実行し、GraphVizをインストール
サンプルプログラムの実行_6_1

サンプルプログラムの実行_6_2

7) 再度、「Jupyter Notebook」上でサンプルプログラムを実行すると、Sequentialモデルが描画できることが確認できる
サンプルプログラムの実行_7

要点まとめ

  • 深層学習のSequentialモデルを描画するには、pydotとGraphVizをインストールする必要がある。