Keras)モデルの簡約図の作成)

Question

前提・実現したいこと

graphvizを用いたモデルの可視化

発生している問題・エラーメッセージ

OSError: `pydot` failed to call GraphViz.Please install GraphViz (https://www.graphviz.org/) and ensure that its executables are in the $PATH.

該当のソースコード

from graphviz import Digraph
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.utils import np_utils

# kerasのMNISTデータの取得

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()


# 配列の整形と，色の範囲を0-255 -> 0-1に変換
X_train = X_train.reshape(60000, 784) / 255
X_test = X_test.reshape(10000, 784) / 255


# 正解ラベルをダミー変数に変換
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# ネットワークの定義

model = Sequential([
        Dense(512, input_shape=(784,)),
        Activation('sigmoid'),
        Dense(10),
        Activation('softmax')
        ])

# 損失関数，最適化アルゴリズムなどの設定 + モデルのコンパイルを行う
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 学習処理の実行 -> 変数histに進捗の情報が格納される
# validation_split=0.1 ---> 0.1(10%)の訓練データが交差検証に使われる
hist = model.fit(X_train, y_train, batch_size=200, verbose=1, epochs=3, validation_split=0.1)

# 予測
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1)
print("")
print('test accuracy : ', score[1])

import matplotlib.pyplot as plt
loss = hist.history['loss']
val_loss = hist.history['val_loss']

# lossのグラフ
plt.plot(range(3), loss, marker='.', label='loss')
plt.plot(range(3), val_loss, marker='.', label='val_loss')
plt.legend(loc='best', fontsize=10)
plt.grid()
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.show()

acc = hist.history['acc']
val_acc = hist.history['val_acc']

# accuracyのグラフ
plt.plot(range(3), acc, marker='.', label='acc')
plt.plot(range(3), val_acc, marker='.', label='val_acc')
plt.legend(loc='best', fontsize=10)
plt.grid()
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('acc')
plt.show()

# 該当のエラー箇所↓
from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='./model.png')

試したこと

graphvizを再インストールし、パスを設定しなおす。

エラー箇所２行を以下のように書き換えてみる

import pydot_ng as pydot
from keras.utils import plot_model
pydot.find_graphviz()
plot_model(model, to_file='model.png')

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

 >dot -v
dot - graphviz version 2.38.0 (20140413.2041)
libdir = "C:\graphviz\release\bin"
Activated plugin library: gvplugin_dot_layout.dll
Using layout: dot:dot_layout
Activated plugin library: gvplugin_core.dll
Using render: dot:core
Using device: dot:dot:core
The plugin configuration file:
        C:\graphviz\release\bin\config6
                was successfully loaded.
    render      :  cairo dot fig gd gdiplus map pic pov ps svg tk vml vrml xdot
    layout      :  circo dot fdp neato nop nop1 nop2 osage patchwork sfdp twopi
    textlayout  :  textlayout
    device      :  bmp canon cmap cmapx cmapx_np dot emf emfplus eps fig gd gd2 gif gv imap imap_np ismap jpe jpeg jpg metafile pdf pic plain plain-ext png pov ps ps2 svg svgz tif tiff tk vml vmlz vrml wbmp xdot xdot1.2 xdot1.4
    loadimage   :  (lib) bmp eps gd gd2 gif jpe jpeg jpg png ps svg

conda list 実行結果

pydot                     1.4.1                    pypi_0    pypi
pydot-ng                  2.0.0                    pypi_0    pypi
pydotplus                 2.0.2                    pypi_0    pypi
python-graphviz           0.13.2                   pypi_0    pypi