本文主要是介绍Anaconda3 + python3.6+graphviz-2.38+ pydotplus2.0.2 （Pycharm IDE）配置图文详细教程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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 （激活环境）
（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_modeldef 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
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