torchsummary针对多个输入模型的时候,其输出信息中input size等存在着错误,这里提供方案解决这个错误。 当我们使用pytorch搭建好我们自己的深度学习模型的的时候,我们总想看看具体的网络信息以及参数量大小,这时候就要请出我们的神器 torchsummary了,torchsummary的简单使用如下所示: # pip install torchsummary from torchs...
torchsummary.summary修正版 embedding操作只支持整数, 故而原有函数无法使用. fromcollectionsimportOrderedDictimporttorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnpdefsummary(model:nn.Module,input_size,batch_size:int=-1,dtype:torch.Tensor=torch.LongTensor)->None:'''打印模型, 修正了torchsummary.summary中不支持指定输...
(1)导入torchsummary中的summary对象; (2)建立神经网络模型; (3)输入模型(model)、输入尺寸(input_size)、批次大小(batch_size)、运行平台(device)信息,运行后即可得到summary函数的返回值。 summary函数的接口信息如下: summary(model,input_size,batch_size,device) 4个参数在(3)中已进行了解释,其中device是指c...
这里的Input size是输入的特征的大小 Forward/backward pass size是所有输出的大小 Params size是模型的参数量 Estimated Total Size是前三者之和
from torchsummary import summary ``` 2.计算模型输出特征图尺寸 使用torchsummary可以非常方便地计算模型的输出特征图尺寸。通过调用summary函数,我们可以传入我们的模型及输入数据的大小,然后返回模型每一层的输出尺寸。 ```python summary(model, input_size=(channels, height, width)) ``` 其中,model是我们构建...
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), ...
from torchinfo import summary if __name__ == "__main__": modelviz = SRCNN() # 打印模型结构 print(modelviz) summary(modelviz, input_size=(8, 1, 8, 8), col_names=["kernel_size", "output_size", "num_params", "mult_adds"]) ...
【注意】：此工具是针对PyTorch的，需配合PyTorch使用！ 使用顺序可概括如下： （1）导入torchsummary中的summary对象； （2）建立神经网络模型； （3）输入 模型（model）、输入尺寸（input_size）、批次大小（batch_size）、运行平台（device） 信息，运行后即可得到summary函数的返回值。4...
torchsummary的用法 summary可以打印网络结构和参数 fromtorchsummaryimportsummary fromtorchvision.modelsimportresnet18 model=resnet18() summary(model,input_size=[(3,256,256)],batch_size=2,device="cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果 --- Layer(type)OutputShapeParam# === Conv2d-1[2,64,128,128...
`summary`函数是`torchsummary`库的核心功能,它用于打印模型的摘要信息。以下是`summary`函数的调用方式: torchsummary.summary(model,input_size=(channels,height,width),device="cuda") 其中,`model`是我们要分析的模型,`input_size`是输入数据的形状(通道数、高度、宽度),`device`是指定使用的设备(默认为"cuda...