首先,实例化模型并定义损失函数和优化器。 # 初始化模型、损失函数和优化器input_size=5hidden_size=10# 可以根据需要调整model=LSTMModel(input_size,hidden_size)criterion=nn.MSELoss()# 均方误差损失optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# Adam优化器# 假设我们有目标数据target_data=np.r...
3.3 输出模型各层的输出大小 为了输出模型各层的输出大小,我们需要使用torch.Size类的__repr__方法。以下是一个函数,可以用于输出模型各层的输出大小: AI检测代码解析 defoutput_sizes(model,input_size):sizes=[]x=torch.randn(*input_size)forname,moduleinmodel.named_modules():ifisinstance(module,nn.modules...
fromtorchvision.modelsimportresnet34importtorchfromtorchinfoimportsummary#注意:当使用from torchsummary import summary时,对应的summary应该为:summary(model, input_size=(3, 512, 512), batch_size=-1)if__name__=="__main__": model=resnet34() tmp_0= model(torch.rand(1, 3, 224, 224).cuda()...
这里的第三方库是指torchsummary,欲要使用该库,首先我们得安装它,命令如下: pip install torchsummary 然后,引入该库的summary方法: from torchsummary import summary 最后,直接调用一条命令即可获取到Pytorch模型参数情况: summary(model, input_size=(ch, h, w), batch_size=-1) 这里的ch是指输入张量的channel...
input size也比较好理解:3*256*256/1024/1024*4=0.75(最后一个4表示存储是需要4字节,float32类型) Params size也比较好计算:138,357,544/1024/1024*4=527.79 Forward/backward pass size (MB)的计算:(10*24*24+20*8*8+20*8*8+50+10)/1024/1024*4*2=0.064(注意最有还有个2) ...
model = MLP(input_size=10, hidden_size=50, num_classes=2).to(rank) # 将模型放到当前机器上model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) # 使用 DataParallel 进行多机训练optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 使用 SGD 优化器 加载数据集并进行训练 trainset = torchvisi...
输出为:torch.Size([64, 3, 7, 7]),可以知道的是resnet第一个层为卷积层,input_channel=3,output_channel=64,kernel_size=7,匹配。具体参数太多,打印也看不了。 self.inplanes = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.inplanes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) ...
model = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, output_size), ) 其中,input_size和output_size是网络的输入和输出大小。nn.ReLU()是一个非线性激活函数,用于添加非线性特性。我们可以在网络中添加更多的线性层和激活函数,以创建更复杂的全连接网络。三、PyTorch多输入网络...
model: pytorch模型 input_size: 模型输入size batch_size: batch size device: "cuda" or "cpu", 通常选CPU 这个torchsummary需要自己安装 pip install 这个东西。安装完了之后我们导入,然后直接打印即可: 这个工具还是非常实用的。 好了,上面就是图像的可视化的一些方法了。感觉常用的是最后这个网络的结构summary...
常用的就是Input_size就是输入的大小,一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度,也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。 bidrectional表示是否为双向lstm。这可能影响输出维度,后面讲。 e.p. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...