PyTorch中的summary()函数可以提供一个摘要(summary)视图,用于查看深度神经网络的结构和参数。它可以接收一个PyTorch模型作为输入,并打印出该模型的层次结构、每一层的输入维度、输出维度、参数量、以及可训练参数量等等。 下面是summary()函数的一般形式和参数: torchsummary.summary(model, input_
类似于 Keras的model.summary()的功能。 1.torchsummary pip install torchsummary 举例 import time import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FC(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.liner_1 = nn.Linear(40 * 40, 120) self.liner_2 = nn.Linear(...
在使用torchsummary包时，只需导入并实例化该包的summary函数，再传入模型和输入张量，即可获得模型的详细概览。例如：python from torchsummary import summary model = YourModel() # 替换为你的模型实例 input_size = (1, 3, 32, 32) # 模型输入尺寸，根据实际情况调整 summary(model, input_s...
一般情况下,PyTorch和pytorch_model_summary都是通过pip安装的。 首先,我们需要安装torch库(如果未安装的话): pipinstalltorch 1. 接下来,安装pytorch_model_summary库: pipinstallpytorch_model_summary 1. 基本用法 让我们通过一个简单的例子来演示如何使用pytorch_model_summary。 创建一个简单的模型 以下是一个典型...
使用很简单,如下用法: from torchsummary import summary summary(your_model, input_size=(channels, H, W)) 1. 2. input_size是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。 https:///sksq96/pytorch-summary 3. 梯度裁剪(Gradient Clipping) import torch.nn as nn ...
torchsummary:torchsummary是一个用于查看PyTorch模型结构摘要的工具包。通过简单的调用,用户可以快速查看模型的层次结构、参数数量以及每一层的输入输出形状,有助于更好地理解和调试模型。 总结 PyTorch作为一个灵活而强大的深度学习框架,为用户提供了丰富的工具和功能,使得开发和训练深度学习模型变得更加简单和高效。通过...
import SummaryWriter 初始化一个SummaryWriter的对象之后，可以指定一个输出日志的文件夹，这个文件夹存放的是events类信息，在consloe中可以使用tensorboard –logdir=runs –port=6006来获取显示端口，在localhost就可以显示了。这句命令的含义是，在端口为6006的（也可以是自己指定的）的页面，打开所有logdir中存放的...
output of torchinfo.summary() after freezing multiple layers in our model and changing the classifier head 训练列-- 您将看到许多基础层(features部分中的层)的可训练值为False。这是因为我们设置了requires_grad=False,这些层在未来的训练期间不会更新。
PyTorch可以非常高效地利用NVIDIA的CUDA库来进行GPU计算。同时,它还支持分布式计算,让你可以在多个GPU或服务器上训练模型。 综上所述,PyTorch因其易用性、灵活性、丰富的功能以及强大的社区支持,在深度学习领域中备受欢迎。 1.3 Pytorch的使用场景 PyTorch的强大功能和灵活性使其在许多深度学习应用场景中都能够发挥重要...