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...
)) 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...
(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cpu或gpu. 3:使用实例 importtorchimpor...
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
summary(model, input_size=(channels, height, width)) ``` 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。 `...
【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...
summary(model, input_size=(3, 224, 224))。 在这个例子中,我们首先导入了torchsummary中的summary函数,并且导入了torch和torchvision中的相关模块。然后我们创建了一个ResNet-18模型的实例,并且调用summary函数来查看这个模型的摘要信息。在调用summary函数时,我们需要传入模型实例和输入数据的形状,summary函数会打印出...
#使用torchinfo from torchinfo import summary summary(model, input_size=(batch_size, C, H, W))...
通过t o r c h s u m m a r y 查看网络 通过torchsummary查看网络 通过torchsummary查看网络 from torchsummary import summary import major_config summary(major_config.model,input_size=(3,32,32),device="cpu") 1. 2. 3. import major_config ...