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--- windowsでkeras可視化 [2017/07/29] – adash333
+++ windowsでkeras可視化 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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+===== （５）WindowsでKerasモデル可視化 =====
+<html>
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/83p_7_2Dw6s" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
+</html>
+初めてのTensorflow ～Kerasで機械学習プログラミング～\\
+（５）WindowsでKerasモデル可視化\\
+==== 開発環境 ====
+Windows8.1\\
+Python 3.6.1\\
+Anaconda 4.4.0 (64-bit)\\
+Tensorflow 1.2.1\\
+Keras 2.0.6\\
-https://anaconda.org/rmg/pydot
+==== 前回まで ====
+Windows上で、Keras(Tensorflow backend)でMNIST認識をソースコードをコピペして実行してみました。\\
+今回は、機械学習のモデルの可視化を行いたいと思います。\\
+年7月現在、Windowsだと、かなり面倒ですので、この回は飛ばしてくださっても大丈夫です。\\
+（モデルの可視化以外は特に問題は起こりません。）
+==== 手順 ====
+１．Anaconda Promptの起動\\
+２．graphvizとpydotをインストール\\
+３．"Library\bin\graphviz"をWindowsの環境変数のPATHに追加\\
+４．パソコンを再起動\\
+５．Anaconda Promptを起動後、jupyter notebookの起動\\
+６．モデル可視化ソースコードのコピペと実行
-http://qiita.com/agumon/items/4d7826c2c39d0af868bd
+==== １．Anaconda Promptの起動 ====
+Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptを起動
+==== ２．graphvizとpydotをインストール ====
+Anaconda Prompt上で、以下のコマンドを入力してgraphvizとpydotをインストール
+<code>
+conda install graphviz
+pip install pydot
+</code>
+==== ３．"Library\bin\graphviz"をWindowsの環境変数のPATHに追加 ====
+Windowsのスタートボタン > PC を右クリック > プロパティ(R) をクリック\\
+「システム」画面が表示されるので、画面左側、上から4番目くらいの「システムの詳細設定」をクリック\\
+「システムのプロパティ」画面が表示されるので、左側から3番目のタブの「詳細設定」をクリック\\
+「詳細設定」タブの右下の方にある「環境変数(N)...」をクリック\\
+「システム環境変数(S)」の中の、「Path」を選択し、「編集」をクリック\\
+「変数値」が選択された状態となっているので、「→」ボタンを押してから、「;」+「（Anaconda3フォルダ配下の"Library\bin\graphviz"）」+「;」と入力し、「OK」をクリック\\
+後は、「OK」をクリックしていき、Windowを閉じる。
+==== ４．パソコンを再起動 ====
+環境変数の設定を有効にするために、パソコンを再起動する。
+==== ５．Anaconda Promptを起動後、jupyter notebookの起動 ====
+WindowsのスタートボタンからAnaconda Promptを起動後、jupyter notebookと入力して、jupyter notebookを起動
+画面右上の方の、「New」>「Python3」で新しいタブを開く
+==== ６．モデル可視化ソースコードのコピペと実行 ====
+<html>
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/uWok532FhPo" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
+</html>
+以下のコードをコピペしてから、Shift + Enterで実行。
+https://gist.github.com/adash333/40925326a010216ac32e58e1b3cd2f86
+今回大事な部分は、最後の数行。
+<code>
+# モデルの可視化
+from IPython.display import SVG
+from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
+SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))
+# モデルの画像をpng形式で保存したいとき
+# from keras.utils import plot_model
+# plot_model(model, to_file='model.png')
+</code>
+# モデルの画像をpng形式で保存したいとき
+のコードを実行すると、.ipynbと同じフォルダに、Kerasのモデル図がmodel.pngという名前で保存される。
+{{:pasted:20170730-202635.png}}
+{{:pasted:20170730-202802.png}}
+==== 参考 ====
+Keras Documentation\\
+Visualization\\
+https://keras.io/visualization/\\
+→KerasのDocumentationは日本語もありますが、なんか古いことがあるので、日本語のDocumentationを読んでうまくいかないときは、アドレスから、「\ja」を消して、英語のDocumentationを読むことをお勧めします。Versionによってコマンドがころころ変わるので、最初から英語のDocumentationを読む方が結局早いかもしれません。
+[Keras/TensorFlow] Keras(Tensorflow)の環境構築
+agumon
+年05月03日に更新\\
+http://qiita.com/agumon/items/4d7826c2c39d0af868bd
+Windows8.1でAnaconda3+Keras2.0でモデル可視化の際の注意点(2017年7月版)
+/7/23 2017/7/29\\
 http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19173
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 年02月05日に更新\\
 http://qiita.com/cvusk/items/0c3f89dfdeeaa00b407f
+Kerasて゛可視化いろいろ
+Masakazu Muraoka
+Published on May 2, 2017\\
+https://www.slideshare.net/bathtimefish/keras-75584966
+.01.10
+Deep LearningをKerasで可視化したい\\
+http://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/deep-learning-keras/
+20170602
+Kerasで機械学習のモデルの保存と可視化\\
+http://ossyaritoori.hatenablog.com/entry/2017/06/02/Keras%E3%81%A7%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E4%BF%9D%E5%AD%98%E3%81%A8%E5%8F%AF%E8%A6%96%E5%8C%96