我的模型定义如下：

model = keras.models.Sequential()model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len,                       input_shape=(max_len,), name='embed'))model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu'))model.add(layers.MaxPooling1D(5))model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu'))model.add(layers.GlobalMaxPooling1D())model.add(layers.Dense(1))

当我使用plot_model函数绘制模型时：

from keras.utils import plot_modelplot_model(model, show_shapes=True, to_file='model.png')

得到的图像是

其中输入层显示为一系列数字。有人知道如何让它正确显示输入层吗？

回答：

在我升级Keras后出现了这个问题

查看这个链接： https://github.com/keras-team/keras/issues/10638

在keras/engine/sequential.py中

注释掉以下代码：

@propertydef layers(self):    # Historically, `sequential.layers` only returns layers that were added    # via `add`, and omits the auto-generated `InputLayer`    # that comes at the bottom of the stack.    if self._layers and isinstance(self._layers[0], InputLayer):        return self._layers[1:]    return self._layers