edges.t().numpy(): G.add_edge(nodes_order[src], nodes_order[dst]) plt.figure(figsize=(10, 8)) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray', node_size=2000
基本概念这一部分讲解使用pytorch模型的基本组成元素,其中包括nn.Module、DataLoader、Tranformer、visualization、DistributedTraining等部分,在后续章节中会分别进行介绍 nn.Module 训练模型,必须首先创建一个模型,而创建模型的所需要的父类就是nn.Module。 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes...
# 2. 保存成pt文件后进行可视化torch.save(modelviz,"./log/modelviz.pt")# 3. 使用graphviz进行可视化out=modelviz(sampledata)g=make_dot(out)g.render('modelviz',view=False)# 这种方式会生成一个pdf文件 运行代码后会在"./log"路径下生成一个tfevents文件,进入该路径执行命令:"tensorboard --logdir=....
fromtorchviewimportdraw_graphmodel=MLP()batch_size=2# device='meta' -> no memory is consumed for visualizationmodel_graph=draw_graph(model,input_size=(batch_size,128),device='meta')model_graph.visual_graph Notebook Examples For more examples, see colab notebooks below, ...
def __init__(self, model, target_layer): """GradCAM类初始化 Args: model: 目标模型 target_layer: 要计算CAM的目标层 """ self.model = model self.gradients = None # 保存梯度 self.activations = None # 保存激活值 self.target_layer = target_layer ...
02_graph_model.py 代码 首先我们定义一个神经网络取名为Net1。然后将其添加到tensorboard可是可视化中。 with SummaryWriter(comment='Net1')as w: w.add_graph(model, (dummy_input,)) 我们重点关注最后两句话,其中使用了python的上下文管理,with 语句,可以避免因w.close未写造成的问题。推荐使用此方式。
out = modelviz(sampledata) print(out) # 测试有输出,网络没有问题 # 1. 来用tensorflow进行可视化 with SummaryWriter("./log", comment="sample_model_visualization") as sw: sw.add_graph(modelviz, sampledata) # 2. 保存成pt文件后进行可视化 ...
model = models.resnet18(weights='IMAGENET1K_V1')model = model.eval() 您获取这个交互式笔记本的地方也应该有一个带有img文件夹的文件cat.jpg。 test_img = Image.open('https://gitcode.net/OpenDocCN/pytorch-doc-zh/-/raw/master/docs/2.2/img/cat.jpg')test_img_data = np.asarray(test_img...
因为这是一个神经网络架构,所以使用 w.add_graph(model, (dummy_input,)),其中第一个参数为需要保存的模型,第二个参数为输入值,元祖类型。打开tensorvboard控制台,可得到如下结果。 点击Net1部分可以将其网络展开,查看网络内部构造。 模型可视化结果
%matplotlib inlineimport torchimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt# Visualization function for NX graph or PyTorch tensordef visualize(h, color, epoch=None, loss=None):plt.figure(figsize=(7,7))plt.xticks([])plt.yticks([])if torch.is_tensor(h): #可视化神经网络运行中间结果h...