Python語言中常常使用dot函數來描述圖形模型的結構，它可以幫助我們更方便地理解和處理大型復雜圖形模型的結構。

import tensorflow as tf
# 構建圖形模型結構
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 256], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([256]))
h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)
w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([256, 128], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([128]))
h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, w2) + b2)
w3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([128, 10], stddev=0.1))
b3 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(h2, w3) + b3
# 使用dot函數描述模型結構
tf.keras.utils.plot_model(
model,
show_shapes=True,
show_layer_names=True,
to_file='model.png'
)

以上是一個簡單的圖形模型結構描述，通過使用dot函數，我們可以生成一張漂亮的圖形模型結構圖。

在這個例子中，我們先構建了一個3層的神經網絡，其中輸入層有784個神經元，中間兩層分別為256個和128個神經元，輸出層有10個神經元。然后，使用了TensorFlow中的keras工具中的plot_model函數生成了如下的圖形模型結構圖。

__________          __________          __________             
input_1 |         |   dense_1  |        |  dense_2|              
|         |___________|        |________|              
|               |                     |                 
|         __________          __________|                
|        |   dense_2  |        |  dense_3|
|        |___________|        |________|
|               |                     |                 
|         __________          __________                 
|        |   dense_3  |        |  dense_4|                
|        |___________|        |________|                
|               |                                         
|           softmax                                     
output_1

使用dot函數能夠更直觀地展示模型結構，這對于算法的調試和優化非常有幫助。同時，這也是Python語言中的一個非常實用的工具，建議Python愛好者多多掌握，提高編程實踐水平。