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
)) total_size = total_params_size + total_output_size + total_input_size 保存后再运行即可发现正常了,正常的输出信息如下: === Total params: 49,365,761 Trainable params: 49,365,761 Non-trainable params: 0 --- Input size (MB): 1.64 Forward/backward pass size (MB): 179.50 Params size...
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中不支持指定输入数据类型的问题。embedding操作只支持整数, 故而原有函数无法使用.input_size...
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cpu或gpu. 3:使用实例 importtorchimporttorchvision# 导入torchsummaryfromtorchsummaryimportsummary# 需要使用device来指定网络在GPU还是CPU运行device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')# 建立神经网...
【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...
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), (3, 100, 100), (3, 100, 100)] #多输入数据 summary(myNet, data, batch_size=1, device='cpu') 官方说明...
其中,model是我们构建的神经网络模型,input_size是输入数据的大小。这样,我们就可以得到每一层的输出尺寸。 3.计算模型参数量 除了输出特征图尺寸,torchsummary还可以帮助我们计算模型的参数量。我们可以通过设置verbose参数为2来打印每一层的参数量。 ```python summary(model, input_size=(channels, height, width)...
from torchsummary import summary import torch import torchvision.models as models # 确保模型在正确的设备上 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = models.vgg11_bn().to(device) # 注意输入尺寸需要与模型的实际输入相匹配 input_size = (3, 224, 224) ...
需要注意的是,summary函数的第二个参数input_size是一个元组,表示输入数据的形状,这个参数对于模型的摘要信息是非常重要的。另外,summary函数还有其他一些可选参数,比如depth,用来指定打印的层数深度;device,用来指定模型所在的设备等。 总之,torchsummary是一个非常方便的工具,可以帮助用户快速了解PyTorch模型的结构和规模...
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]9,408 BatchNorm2d-2[2,64,128,128]128 ReLU-3[2,64,128...