Jupyter NotebookでのKerasモデルの可視化で一部が表示されない

Question

下記コードをJupyter Notebook(Google Colab)で実行するとkerasモデルの可視化が一部表示されない。（右端が欠ける）

from IPython.display import SVG
from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import model_to_dot

SVG(model_to_dot(model, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg'))

全体を表示させたいです。
原因および対策をご存知でしたら教えてください。

※下記の別の方法でモデルの可視化自体は出来ました。

import tensorflow
import IPython

tensorflow.keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)
IPython.display.Image('model.png')

よろしくお願いします。

Answer 1

pydot.Dot オブジェクトを create(prog="dot", format="png") で png 形式に変換して、IPython.display.Image() を使えば、はみ出さないで表示できました。

from IPython.display import Image
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import model_to_dot


model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation="relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation="softmax"))

G = model_to_dot(model, show_shapes=True)
Image(G.create(prog="dot", format="png"))

追記

TensorFlow 1.14.0 だと SVG でも正しい寸法で表示されましたが、最新の TensorFlow 2.2.0 だとローカルの Jupyter Notebook でも質問の画像のようになりました。
なので、TensorFlow のバグじゃないですかね？
SVG の中身比較したら、出力される SVG の中身が 1.14.0 と 2.2.0 で違っていました

追記

SVG の差分とると、2.2.0 では Graph の属性として 1.14.0 にはなかった dpi が設定されていました。
pydot オブジェクトを作成している model_to_dot() を見てみたら、dpi=96 という引数があったので、これを None にしたら正しい寸法で表示されました。

def model_to_dot(model,
                 show_shapes=False,
                 show_layer_names=True,
                 rankdir='TB',
                 expand_nested=False,
                 dpi=96,
                 subgraph=False)

from IPython.display import Image, SVG
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import model_to_dot


model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)))
G = model_to_dot(model, show_shapes=True, dpi=None)  ## 変更箇所
svg = G.create(prog="dot", format="svg")

SVG(svg)

Comments

[meg_]

ご回答いただきありがとうございます。
同様の方法にて回避は出来ておりますが（質問にも記述しております）、SVGを使った方法も一般的なようなので正常に表示できるようになればと思い質問させていただきました。

Google Clabの問題かもとの指摘を受け、ローカルマシンでも試したところ上手くいきました。tensorflowのバージョンは1.14でした。

ご指摘のようにtensorflowのバージョンによる違い（問題？）のようですね。

[tiitoi]

とりあえず、2.2.0 でも model_to_dot(model, show_shapes=True, dpi=None) とすれば、SVG でも表示できました

[meg_]

dpi=Noneを追加したら正常に表示できました。調べていただきありがとうございます。助かりました。