pytorch技巧 一 檢視模型結構

2021-10-18 02:43:47 字數 1765 閱讀 1365

第一步:安裝graphviz, 網上教程很多,也可以點這裡。 注意記得配置環境變數。

第二步:安裝torchviz,開啟終端輸入pip install torchviz

第三步:使用

import torch

from torchviz import make_dot

class

mlp(torch.nn.module)

:def

__init__

(self)

:super

(mlp, self)

.__init__(

) self.linearl = torch.nn.linear(3,

5)self.relu = torch.nn.relu(

) self.linear2 = torch.nn.linear(5,

2)defforward

(self, x)

: x = self.linearl(x)

x = self.relu(x)

x = self.linear2(x)

return x

model = mlp(

)x = torch.randn(8,

3)y = model(x)

vise=make_dot(y, params=

dict

(model.named_parameters())

)vise.view(

)

這是乙個簡單的兩層感知機網路,模型檢視結果以pdf儲存在工程資料夾下。

第一步: 安裝torchsummary,開啟終端輸入pip install torchsummary第二步: 使用 (需要使用gpu,測試過cpu會報錯)

import torch

from torchsummary import summary

class

mlp(torch.nn.module)

:def

__init__

(self)

:super

(mlp, self)

.__init__(

) self.linearl = torch.nn.linear(3,

5)self.relu = torch.nn.relu(

) self.linear2 = torch.nn.linear(5,

2)defforward

(self, x)

: x = self.linearl(x)

x = self.relu(x)

x = self.linear2(x)

return x

device = torch.device(

"cuda"

)model = mlp(

).to(device)

summary(model,(8

,3))

模型檢視結果在終端顯示:

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