torchsummary.summary(model, input_size=(channels, H, W), device="cpu", dtypes=None) 其中,model是指待分析的PyTorch模型;input_size是一个元组,用于指定模型接收的输入张量的大小,包括输入的通道数(channels)、高度(H)和宽度(W);device是指模型将在哪个设备上运行,通常为"
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: fromtorchsummaryimportsummarysummary(your_model, input_size=(channels, H, W)) input_size是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。 https://github.com/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...
2.1 基本用法 首先,导入所需的模块,并创建一个SummaryWriter实例。 importtorchfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter# 创建一个SummaryWriter实例writer=SummaryWriter('runs/experiment1') 1. 2. 3. 4. 5. 在这里,我们创建了一个名为experiment1的目录,所有的记录文件将保存在这个目录下。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 创建一个SummaryWriter对象,用于将训练过程中的损失和准确率等数据写入TensorBoard日志文件writer = SummaryWriter%28%29# 遍历训练的每个周期%28epoch%29for epoch in range%28num_epochs%29: # 进行训练和记录... # 记录当前周期的训练损失 writer.add_scalar%...
interp = ProfilingInterpreter(rn18) interp.run(input) print(interp.summary(True)) Op type Op Average runtime (s) Pct total runtime --- --- --- --- call_module maxpool 0.0058043 9.43883 call_module conv1 0.00556087 9.04297 call_module layer4_0_conv2 0.00342155 5.56404 call_module layer...