关于keras与tensorflow还有theano之间的关系，可以戳这里
关于keras模型的创建与信息查看，可以戳这里
此篇文章做两件事情，一件事情是将第二篇博客里的网络模型信息保存到一个文件里，另一件事情是将该模型可视化。
1. 拷贝运行博客中提供的代码
至此，程序正常运行并且给出了模型的相关信息，但是这个信息是打印在命令窗口中的，在运行一些工程型的代码时候，为了监控训练测试模式的过程，也会想命令窗口中打印一些实时的监控信息，这些信息会冲走上面这个网络信息，为了随时能够查看这个信息，最好是将它打印保存到一个文件中，需要查看信息的时候就可以直接在文件中进行查看。
2. 保存到文件中
在文件中添加redirect_stdout函数，并添加以下代码，再次执行，就会在脚本所在路径生成一个log文件，文件中保存着模型对应的信息。
with open("casBf_wsdrm_train.log", 'a+') as f:
with redirect_stdout(f):
model.summary()
3. 模型的可视化
对于一些简单的模型，通过查阅模型信息，我们就能够很快的了解模型，但是对于一些大型的网络，通过文字了解模型就会很抽象，不如图形信息来的简洁明了。
在linux中安装依赖包，戳这里
具体流程没有调通，安装了pydot 与 graphviz 包之后，仍然提示需要安装，可以戳这里看看是不是这个原因引起的。
安装完必要的环境之后，引入plot_model函数，并添加一下代码，绘制模型到脚本所在目录，然后通过图片查看器到目录下查看。
plot_model(model, to_file='model.png',show_shapes=True)
