最近在使用Keras搭建CNN時使用到一個函式plot_model()，這個函式需要使用SVG將網路結構以.png的格式儲存，但是在執行時出現錯誤提示：OSError: pydot failed to call GraphViz.Please install GraphViz (https://www.graphviz.org/) and ensure that its executables are in the $PATH.

解決步驟：

（1）安裝graphviz-2.38.msi

GraphViz是.msi格式的，在下載的過程中有很多坑，在graphviz.org官網中download時各種報404，在百度搜索時大部分下載不了，最坑的是CSDN上的資源都需要積分，在此還是將我找到的百度雲盤的連結貼在這裡：

（2）新增環境變數

安裝好之後，需要在windows的系統變數中新增Path中。首先複製graphviz目錄下bin資料夾的地址，如：D:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin，然後‘’我的電腦‘’->右鍵->屬性->高階系統設定->環境變數->編輯

（3）驗證

安裝完成後，在cmd中輸入dot -version檢視一下，是否安裝成功。然後再次執行Keras的model。

def HappyModel(input_shape):
    X_input = Input(input_shape)
    X = ZeroPadding2D((3, 3))(X_input)
    X = Conv2D(32, (7, 7), strides = (1, 1), name = 'conv0')(X)
    X = BatchNormalization(axis = 3, name = 'bn0')(X)
    X = Activation('relu')(X)

    X = MaxPooling2D((2, 2), name = 'max_pool')(X)

    X = Flatten()(X)
    X = Dense(1, activation = 'sigmoid', name = 'fc')(X)

    model = Model(inputs = X_input, outputs = X, name='HappyModel')
    

    return model

happyModel = HappyModel(X_train.shape[1:])
happyModel.compile(optimizer = 'Adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ["accuracy"])
happyModel.fit(x = X_train, y = Y_train, epochs = 10, batch_size = 32)

happyModel.summary()
print("done summary")
plot_model(happyModel, to_file='HappyModel.png', show_shapes=True)
SVG(model_to_dot(happyModel).create(prog='dot', format='svg'))

 

可見已經可以正常執行graphviz了。

Tips：如果在正確的進行前兩部的配置仍然報錯，那就非常有必要使出百試百靈的必殺技：重啟電腦！