fromtorchsummaryimportsummary 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), (3,100,100), (3,100,100)]#多输入数据summary(myNet, data, batch_size=1, device='cpu') 官方说明 demo # CNNimporttorchimporttor...
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().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...
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....
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...
summary(model, input_size=(ch, h, w), batch_size=-1) 这里的ch是指输入张量的channel数量,h表示输入张量的高,w表示输入张量的宽。 我们从以上代码可以看到,借助第三方库torchsummary来获取Pytorch的模型参数情况非常之简便,只需确认好输入图像shape即可,那么,torchsummary的输出是如何的呢?
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...
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 复制 importtorch from torchvisionimportmodels ...
(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, ...
defsummary_string(model,input_size,batch_size=-1,device=torch.device('cuda:0'),dtypes=None): ifdtypes==None: dtypes=[torch.FloatTensor]*len(input_size) summary_str='' defregister_hook(module): defhook(module,input,output): class_name=str(module.__class__).split(".")[-1].split("'...