Anaconda3 + python3.6+graphviz-2.38+ pydotplus2.0.2 （Pycharm IDE）配置图文详细教程

标题Anaconda3 + python3.6+graphviz-2.38+ pydotplus2.0.2 配置图文详细教程

参考文献：
https://blog.csdn.net/wuchangi/article/details/79589542
http://blog.sina.com.cn/s/blog_bad174440102z29c.html

1、安装graphviz

（1）cmd
（2）activate python36 （**环境）
（3）conda install graphviz
（4）到官网下载graphviz的安装包（可选择msi格式），这里我提供个链接https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/windows/graphviz-2.38.msi
一直按next（记住安装路径，比如在我的电脑上它的安装路径是C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38），然后将该目录下的bin文件夹添加到系统的环境变量中（即把C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin添加进环境变量中）， 最后在cmd输入“dot -version”并按回车，若显示出graphviz的相关版本信息，则安装配置成功。

2、安装pydotplus

（由于pydot已经停止开发了,pyhn3.5和 python36已经用不起来。解决方案安装pydotplus）
pip install pydotplus
然后找到 keras里面的 utils\vis_utils.py,把里面的pydot的都替换成 pydotplus

3、重启Pycharm（一定不要忘了）

4、测试

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.optimizers import SGD
from keras.utils import np_utils
from keras.utils.vis_utils import plot_model


def run():
    # 构建神经网络
    model = Sequential()
    model.add(Dense(4, input_dim=2, kernel_initializer='uniform'))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dense(2, kernel_initializer='uniform'))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
    # 神经网络可视化
    plot_model(model, to_file='model.png')


if __name__ == '__main__':
    run()

运行，然和得到层图 model.png