PyTorch Summary是一个用于计算模型参数量和输出尺寸的工具库。它可以帮助你快速了解模型的结构和参数数量,以及每个层的输出形状。你可以使用torchsummary库来生成模型的摘要信息。以下是一个示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from torchvision import model
('linear1', nn.Linear(15, 20)) net.add_module('relu1', nn.ReLU()) net.add_module('linear2', nn.Linear(20, 1)) net.add_module('sigmoid', nn.Sigmoid()) return net # 创建模型 net = create_net() # 使用torchkeras中的summary函数打印模型结构和参数 print(summary(net, input_shape=...
torchsummary 中的 summary 可以打印每一层的shape, 参数量, fromtorchvision.modelsimportresnet34fromtorchsummaryimportsummary model=resnet34() summary(model, input_size=(3, 512, 512), batch_size=-1)#同样是summary函数,注意与方法二的区别input_size=(3, 512, 512) ModuleNotFoundError: No module n...
pytorch-summarygithub.com/sksq96/pytorch-summary 使用 GitHub仓库上已经说得很明白,这里以查看视频模型TSM举例子 在opts目录下新建check_model.py,文件内容如下 import torch from torchsummary import summary from models import TSN net = TSN(101, 8, 'RGB', base_model='resnet50', consensus_type='...
使用起来还是 pip install torch-summary 显示结果简洁清爽,不过功能强大上还是 pip install torchstat 更胜一筹。 建议配合使用: torch-summary只能看到网络结构和参数数量: torchstat 可以看到更多的信息,如参数的内存大小: 关于计算指标: FLOPS、MAdds、MACC指标:...
1. torchsummary 2. graphviz, torchviz 3. 保存成pt文件后使用netron可视化 4. tensorwatch 5. get_model_complexity_info计算 FLOPs和parameters 6. 附上直接可以执行的code 7. 参考 这里主要介绍pytorch 模型的网络结构的可视化 以SRCNN 为例子来说明可视化的方法,以及参数量的计算 ...
torchsummary torchsummary出现的时候的目标就是为了让torch有类似keras一样的打印模型参数的功能，它非常友好并且十分简单。 当前版本为1.5.1，可以直接使用pip安装：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...
PyTorch的summary函数的作用是提供模型的快速概览、显示模型各层参数和输出维度、帮助优化网络结构、促进调试和分析网络性能。它类似于Keras中的model.summary()功能,尽管PyTorch本身没有内置的summary函数,但可以通过额外的库如torchsummary来实现类似的功能。使用这一函数时,它会详细列出模型的每一层,包括层的类型、输出...
1. torchsummary.summary1) 函数介绍torchsummary.summary 是一个PyTorch的辅助库，它允许您轻松查看和总结神经网络的结构。该函数接受一个模型和输入数据的形状作为参数，然后输出网络的层次结构以及参数数量等信息。2) 使用举例from torchsummary import summaryimport torch.nn as nnclassNet(nn.Module):def__init__...