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 models from torchsummary ...
pytorch torchsummary 显示每层大小 https://github.com/sksq96/pytorch-summary 安装 pipinstalltorchsummary 使用 from torchsummaryimportsummarysummary(your_model, input_size=(channels, H, W)) 例子: importtorchfromtorchvisionimportmodelsfromtorchsummaryimportsummary device = torch.device('cuda'iftorch.cuda....
torchsummary的使用使用流程 安装 导入 使用 官方说明 demo 建议查看官方demo --> github 使用流程安装pip install torchsummary 导入from torchsummary import summary 使用# 参数说明 summary(your_model, input_size=(channels, H, W)) myNet = NET() #NET为自己定义的网络模型 data = [(3, 100, 100), ...
summary(Model().cuda(), input_size = [(3, 64, 64)]*3) 该输出将与前一个相似,但会有点混乱,因为torchsummary将每个组成的ResNet模块的信息压缩到一个摘要中,而在两个连续模块的摘要之间没有任何适当的可区分边界。 torchinfo 它看起来可能与torchsummary类似。但在我看来,它是我找到这三种方法中最好的...
(1)方法:torchinfo.summary() (2)参数:(这里展示的是函数定义时传入的参数),具体请看参数详解) def summary( model: nn.Module, input_size: Optional[INPUT_SIZE_TYPE] = None, input_data: Optional[INPUT_DATA_TYPE] = None, batch_dim: Optional[int] = None, ...
summary(model)后我们得到如下每个层的输出维数,我们希望在箭头位置插入LSTM层。其上一层MaxPool2d-31的输入为[-1,512,7,7],而下一层Linear-32的输入也是[-1,512,7,7]。其中[batch_size, sequence_length, n, n], n为图片特征维度,分两个维度。 这样目标就清晰了,我希望使用LSTM层,使用的输入维数是[...
summary(model2.cuda(),input_size=(3,224,224))# ===#Total params: 2,489,770#Trainable params: 2,489,770#Non-trainable params: 0#---#Input size (MB): 0.57#Forward/backward pass size (MB): 62.77#Params size (MB): 9.50#Estimated Total Size (MB): 72.84#---...
summary(model.cuda(),input_size=(3,32,32),batch_size=-1) 1. 2. 3. 4. 5. 如果安装方式: pip install torchsummary 那么打印结果没有层次感: 如果安装方式: pip install torch-summary 那么打印结果有层次感: 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...
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 outputs = model(data) loss= loss_fn(outputs, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_...
从这个流程中我们可以看到,引入了一个 SummaryWriter 类,然后生成一个 writer 对象,在 for 循环中,每次调用 add_scalar() 方法,往进添加内容。 在完成这个代码后,如果我们在终端中输入: tensorboard--logdir='runs' 我们会得到一副 y=2x 的斜线,这就相当于揭示了 tensorboar...