✓ 已被采纳 虽然您不会像 Keras 的 model.summary 中那样获得有关模型的详细信息,但只需打印模型即可让您了解所涉及的不同层及其规范。 例如: from torchvision import models model = models.vgg16() print(model) 这种情况下的输出如下: VGG ( (features): Sequential ( (0): Conv2d(3, 64, kernel...
接下来,我们可以使用pytorch_model_summary生成模型的摘要信息: frompytorch_model_summaryimportsummary# 输出模型摘要print(summary(model,torch.zeros((1,1,28,28))) 1. 2. 3. 4. 在这段代码中,我们使用-summary函数,并传入模型和一个示例输入张量(这里是一个伪造的28x28的单通道图像)。 输出结果 运行上述...
summary函数会返回一个字符串,包含了模型的结构和参数信息,我们可以直接打印这个字符串来查看结果。 print(summary(model,input_size=(3,32,32))) 1. 上述代码中,我们使用print函数来打印模型的结构和参数信息。 流程图 下面是整个pytorch model summary实现流程的流程图: 定义模型计算模型的参数数量和输出形状打印模...
pip install torchsummary 安装完成后即可使用，我们还是以resnet18为例 from torchsummary import summary model = torchvision.models.resnet18().cuda()在使用时，我们需要生成一个模型的输入变量，也就是模拟模型的前向传播的过程：summary(model, input_size = (3, 64, 64), batch_size = -1)结果如下：...
summary(model) Choose Device 选择训练的device,如果有gpu,可以选择在gpu上训练模型 if torch.cuda.is_available(): device = 'cuda' else: device = 'cpu' print(device) # move model to gpu, 需要将返回值再赋予model变量 model = NeuralNetwork().to(device) ...
Pytorch 方法一:from torchvision import models model = models.vgg16() print(model) 打印结果: VGG( (features): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): …
from torchsummary import summary model = torchvision.models.resnet18().cuda() 在使用时,我们需要生成一个模型的输入变量,也就是模拟模型的前向传播的过程: summary(model, input_size = (3, 64, 64), batch_size = -1) 结果如下: ——— Layer (type) Output Shape Param # === Conv2d-1 [-1...
我们以resnet18为例,介绍几种获取模型摘要的方法。 1.直接使用PrettyTable 效果如下: 比较简单,也没有模型的输入输出情况。 2. TorchSummary...
因此掌握了一个可以用来可视化网络结构的工具是很重要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的API来很方便地实现,调用就会显示我们的模型参数,输入大小,输出大小,模型的整体参数等,但是在Pytorch中没有这样一种便利的工具帮助我们可视化我们的模型结构。
print(summary_text) 我们得到总结文本: Over 951,000 doses of vaccine given in one day in the past 24 hours, CDC says . That’s the largest number of shots given in a month since the rollout began . The federal government gave states the OK to vaccinate anyone over 65 on Tuesday . A...