TensorFlowでニューラルネットワークのモデルを視覚化

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tensorflowにはニューラルネットワークのモデルを視覚化するための便利なツールも用意されており、今回はこれを利用して作成したデータを図で確認してみる。

上記のリンクで作成されているプログラムにコードを書き加えて、ニューラルネットワークのモデルを図で確認していく。

実行結果

モデル作成

model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(30, activation='relu', input_dim=2),

tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')

])

モデルの学習の仕方を指定

model.compile(optimizer='adam',

　　　loss='sparse_categorical_crossentropy',

　　　metrics=['accuracy'])

モデルの概要を表示

model.summary()

summary()関数を使用すると、構築されたモデルの概要を表示することができる。

今回では単純なニューラルネットワークなので、上記のように簡単なモデルが表示されるが、モデルが複雑な時、モデルの概要を理解するのに図の出力が役に立つ。

図でモデルを出力

tf.keras.utils.plot_model(model, to_file='janken-model.png')

ここではモデルの図を外部に保存している。

上記の画像はファイルの中身。

このような形で視覚化することができる。

まとめ

・TensorFlowではディープラーニングを実践するライブラリーの中で人気が高い。

・TensorFlowではモデルを定義し構築（コンパイル）してから学習を行う。

・モデルを図で出力する機能が備わっている。