Graphviz库（基于Anaconda）下载安装，以及测试（最全图文教程）

Posted 2023-04-03 KT-newboy

一. Graphviz

Graphviz - Graph Visualization Software（图形可视化软件）

官方网址：Graphviz

个人理解：针对神经网络来说，这个库可以用来显示神经网络结构图形（如下图为Keras Applications中的VGG16网络结构图），作用类似model.summary()

 二. Graphviz下载安装

首先先前往graphviz官网下载对应系统的exe文件，然后运行这个exe文件进行安装 

安装时选择这个会自动添加到系统环境变量中去

上图表示graphviz安装成功。

1.打开Anaconda Prompt（anaconda3）

2.创建conda虚拟环境

输入：conda create  -p=F:\\conda_environment\\graphviz-test python=3.9

-p 后面表示创建的虚拟环境的路径

python=3.9 表示使用conda里面3.9版本的python解释器

 Proceed ([y]/n)?   输入：y

表示在路径F:\\conda_environment\\graphviz-test 建好了conda虚拟环境

输入：conda info -e

查看创建好的虚拟环境

表示已经成功创建好虚拟环境。

接下来需要激活我们刚才创建的虚拟环境（F:\\conda_environment\\graphviz-test），这样我们才能在这个环境中下载安装我们所需要的库。

输入：conda activate F:\\conda_environment\\graphviz-test

激活环境

 环境激活成功后前面（base）将会变成你所激活的环境（F:\\conda_environment\\graphviz-test）

3.下载Graphviz

首先先下载pydotplus库

 输入：pip install pydotplus

再输入：pip install graphviz

 这样就安装好graphviz库了！！！

三.测试

打开Pycharm创建新项目

1.创建项目的路径：F:\\code\\code_python\\graphviz-1

2.选择：先前配置的解释器

3.点击“添加解释器”——“添加本地解释器”（这时候就可以选择我们前面刚创建好的conda 虚拟环境里面的解释器作为这个项目的python解释器）

下一步就是选择解释器

1.选择:Conda环境

2.选择：使用现有环境

3.选择刚才创建的虚拟环境 F:\\conda_environment\\graphviz-test

4.点击“确定”

此时已经给项目配置好解释器，最后点击“创建”即可。

创建好项目后新建一个py文件

输入测试代码：

from keras.applications import VGG16
from keras.utils import plot_model
from IPython.display import Image
conv_base=VGG16(weights='imagenet',
                include_top=True)
# conv_base.summary()
plot_model(conv_base,show_shapes=True,to_file='VGG16.png')
Image(filename='VGG16.png')

此时需要在终端处进行tensorflow和IPython库的安装即可运行代码

首先先在终端激活前面创建的虚拟环境：F:\\conda_environment\\graphviz-test

在终端处输入：conda activate F:\\conda_environment\\graphviz-test

即可激活虚拟环境

然后再这个虚拟环境中用清华镜像源进行安装tensorflow和IPython库

输入：pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

输入： pip install IPython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 此时即可运行代码

输入： python ./1.py

即可

运行后再项目文件夹下就会出现此文最开始的那张图片。至此完成graphviz库的安装以及测试。（测试也可以网上找其他代码进行验证）

 注意：

1.最开始pip install pydot  和 pip install graphviz ，但是一直会出现下面这个错误。最后在网上找到资料说python3.6版本以上不适用pydot，需要下载pydotplus库，下载完pydotplus后再运行测试代码就可以了。

如果只是针对上面使用的测试代码（上面那个代码是我在跟着学习视频敲出来的测试代码，是一个老师自己写的），其实只需要pip了pydotplus就可以运行代码了，而不需要下载graphviz。

但是针对网上其他的graphviz测试代码则只需要pip下载graphviz，pydotplus这个看情况下载，我测试了一个网上代码竟然不需要下载pydotplus也可以运行，所以看情况而定。

2.如果直接在终端pip install  keras，然后运行代码会报错没有模块‘tensorflow'，需要直接下载tensorflow库（可能原因是keras是在tensorflow基础上开发出来的，有些文件在tensorflow中，而不在keras，所以直接下载tensorflow也包含了keras所需要的文件），就不会报错了。

最后，这是小白第一次自己写csdn博客，目的是为了将自己最近踩过的坑记录下来，避免以后忘了又要重新找答案，以上所有内容为个人愚见，如有不对或者理解不到位的地方，恳请各位大佬指点，万分感谢！

001 机器学习-配置开发环境

基于 Anaconda 所需要的库

anaconda 4.10.3

python 3.9.7

scikit-learn 0.24.2

graphviz

numpy 1.20.3

pandas 1.3.4

matplotlib 3.4.3

scipy 1.7.1

注意：上面的版本号是作者安装的版本

上面的库可模块基本上都是需要的，这些库大部分是 Anaconda 自带的，但是 graphviz 需要自行安装。

因为是基于 Anaconda 环境的，如果我们需要安装哪个库（Anaconda 如果没有自带）需要使用 conda 命令，比如：

conda install numpy

而不是 pip 或者 pip3 命令（pip作用于python2，pip3作用于python3）。

对 python 版本或者库的版本更新，建议使用 cmd 命令行，主要操作如下：

# 更新 Anaconda
conda update -n base -c defaults conda

# 更新 python
conda update python

# 更新所需要的库
conda update numpy

# 一次性更新 Anaconda 下面所有的库
conda update --all

1、使用 cmd 命令行查看 Anaconda 和 python 的版本：

conda -V
python -V

或者：

conda --version
python --version

2、查看 Anaconda 中安装的库