케라스 모델 시각화

링크 : https://github.com/gaussian37/netron

케라스로 모델을 만든 다음에 모델을 시각화 하는 데에는 여러가지 방법이 있습니다. 그 중 3가지 방법을 소개해 드리려고 합니다.

1. model.summary()

케라스는 layer를 model에 순차적으로 저장하고 있습니다. model에 차곡차곡 다 저장한 다음에 아래와 같이 입력하면 전반적인 구조를 알 수 있습니다.

model.summary()

2. graphviz로 시각화 하기

graphviz로 시각화 하는 방법은 간단하면서 자세하게 구조가 나오기 때문에 많이 사용하는 방법입니다. 다음을 먼저 설치합니다.

pip install graphviz
pip install pydot

다음으로 아래와 같이 model을 시각화 하면 됩니다.

from IPython.display import SVG
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot

%matplotlib inline

SVG(model_to_dot(model, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg'))

3. netron 사용

이 블로그 글을 쓴 목적에 해당하는 상당히 아름다운(?) 시각화 방법입니다.

링크 : https://github.com/gaussian37/netron

위 링크에 있는 Installer를 각자의 OS 맞게 다운 받아 설치 하시면 됩니다.

케라스에서 model을 학습 완료 시키면 그대로 두지 않고 보통 .h5 확장자로 저장을 합니다. 다음번에는 학습 결과를 그대로 사용하기 위함입니다. netron은 학습한 결과 파일인 .h5를 시각화 해주는 툴입니다. 링크에서 몇개 샘플(ResNet 등)을 바로 실습해 볼수 있도록 샘플이 올려져 있으니 참조하시면 됩니다.

학습한 모델을 저장하는 방법은 다음과 같습니다.

from keras.models import load_model

model.save('my_model.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'
del model  # deletes the existing model

# returns a compiled model
# identical to the previous one
model = load_model('my_model.h5')

netron을 설치하고 나면 .h5 파일의 아이콘이 변경되는 것을 알 수 있습니다.

netron을 실행한 후 .h5 모델을 불러오거나 시각화 하고 싶은 .h5 파일을 실행하면 다음과 같이 결과를 볼 수 있습니다.