import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
from keras.callbacks import TensorBoard

# 生成虚拟数据
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

model = Sequential()
# Dense(64) 是一个具有 64 个隐藏神经元的全连接层。
# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸：
# 在这里，是一个 20 维的向量。
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=sgd,
              metrics=['accuracy'])



tbCallBack = TensorBoard(log_dir='../../logs',  # log 目录
                 histogram_freq=0,  # 按照何等频率（epoch）来计算直方图，0为不计算
               #            batch_size=32,     # 用多大量的数据计算直方图
                 write_graph=True,  # 是否存储网络结构图
                 write_grads=True, # 是否可视化梯度直方图
                 write_images=True,# 是否可视化参数
                 embeddings_freq=0,
                 embeddings_layer_names=None,
                 embeddings_metadata=None)

model.fit(x_train, y_train,
          epochs=20,
          batch_size=128,
          callbacks=[tbCallBack])
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

#tensorboard --logdir ./logs

from keras.utils.vis_utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png')

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

SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))
#依赖 pydot-ng 和 graphviz，若出现错误，用命令行输入
#pip install pydot-ng & brew install graphviz