verbose:是否打印计算图结构信息 2.查看网络层形状、参数torchsummary 调用方法: from torchsummary import summary summary(net, input_size=(3, 224, 224)) 参数: model:pytorch模型 input_size:模型输入size batch_size:batch size device:“cuda” or “cpu” 3.启动tensorboard 在文件路径中cmd打开终端,输入 ...
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...
在使用pytorch_model_summary之前,我们需要确保安装该库及其依赖项。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...
import torchvision.models as models from torchsummary import summary model = models.resnet152() 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...
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='...
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"cpu"或者"cuda";dtypes是用于指定...
cuda.is_available() else "cpu") # PyTorch v0.4.0 model = Net().to(device) summary(model, (1, 28, 28)) --- Layer (type) Output Shape Param # === Conv2d-1 [-1, 10, 24, 24] 260 Conv2d-2 [-1, 20, 8, 8] 5,020 Dropout2d-3 [-1, 20, 8,...
def summary(model, input_size, batch_size=-1, device=torch.device('cuda:0'), dtypes=None): result, params_info = summary_string( model, input_size, batch_size, device, dtypes) print(result) return params_info def summary_string(model, input_size, batch_size=-1, device...
SummaryWriter是PyTorch中的一个类,它用于将信息写入Summary protobuf消息。Summary消息是TensorBoard可以解析的数据类型,用于显示实验过程中的各种统计数据,如损失函数、精度、权重分布等。通过使用SummaryWriter,我们可以将实验过程中的重要事件和指标记录下来,以便后续分析和可视化。 TensorBoardX是PyTorch的一个扩展库,它提供...
(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # PyTorch v0.4.0 model = Net().to(device) summary(model, (1, 28, ...