Kerasを使ってPythonでモデルをプロットする方法をわかりやすく解説

TensorFlowとは

TensorFlowは、Googleが提供している機械学習フレームワークです。オープンソースとして公開されており、Pythonと組み合わせて使用することで、アルゴリズムの実装やディープラーニングアプリケーションの開発など、幅広い用途に活用できます。研究目的から本番環境での運用まで対応しており、複雑な数値計算を高速に実行するための最適化技術が数多く組み込まれています。

TensorFlowにおける「テンソル（Tensor）」は、データを扱うための基本的なデータ構造です。テンソルは多次元配列（またはリスト）であり、データフローグラフと呼ばれる計算グラフのノード同士をエッジでつなぐ役割を果たします。

Kerasとは

Kerasは、ONEIROS（Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System）というプロジェクトの研究の一環として開発された、Pythonで書かれたディープラーニングAPIです。高水準APIとして設計されており、生産性の高いインターフェースによって機械学習の問題を効率的に解決できるのが特徴です。KerasはTensorFlowフレームワークの上で動作し、素早く実験を行えるように作られています。機械学習ソリューションの開発に必要な抽象化や構成要素が揃っており、コードを簡潔かつ読みやすく保つことができます。

KerasはすでにTensorFlowパッケージに含まれているため、以下のコードだけで簡単に利用を開始できます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

Functional APIの特徴

Kerasには「Sequential API」と「Functional API」という2つの主要なモデル構築方法があります。このうちFunctional APIを使用すると、Sequential APIよりも柔軟なモデルを作成できます。

Functional APIの主な特徴は以下の通りです。

• 非線形トポロジーを持つモデルを扱える
• 層（レイヤー）を共有できる
• 複数の入力・出力を持つモデルに対応できる

一般的に、ディープラーニングモデルは複数の層からなる有向非巡回グラフ（DAG：Directed Acyclic Graph）として表現されます。Functional APIを使えば、この層のグラフを直感的に構築できます。

Google Colaboratoryについて

本記事のコードは、Google Colaboratory（Colab）上で実行しています。Google Colabはブラウザ上で直接Pythonコードを実行できるサービスで、環境構築が一切不要なうえ、GPU（Graphical Processing Unit）にも無料でアクセスできます。Jupyter Notebookをベースに構築されているため、ノートブック形式でコードや結果を管理できるのも魅力です。

Kerasでモデルをプロットするコード例

それでは、Kerasを使ってモデルの構造を可視化する実際のコードを見てみましょう。

print("The model is being plotted")
keras.utils.plot_model(model, "multi_model.png", show_shapes=True)

コード引用元：https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional

出力結果

コードの解説

• モデルは「層のグラフ（graph-of-layers）」として視覚的に描画できます。
• この可視化は、plot_modelメソッドを使うことで簡単に実現できます。
• 引数のshow_shapes=Trueを指定すると、各レイヤーの入力・出力テンソルの形状も図に表示され、モデルの構造をより詳しく把握できます。
• 生成された画像は「multi_model.png」というファイル名で保存されます。

モデルの可視化は、複雑なネットワーク構造を確認したり、設計ミスを早期に発見したりする際に非常に役立ちます。特に多入力・多出力モデルやレイヤーを共有するモデルでは、Functional APIとplot_modelを組み合わせることで、モデル全体の流れを一目で理解できるようになります。