8 模型查看

查看检查模型的方法

  • 1 torchsummary
  • 2 netron
  • 3 tensorboardX
  • 参考

查看检查模型的方法:
8 模型查看_第1张图片

1 torchsummary

仅仅只是打印模型,并不能检测模型是否准确。
summary 会计算参数量,等等信息,还会对尺寸不匹配进行报错。

1,安装 torchsummary
在 Anaconda prompt 中进入自己的 pytorch 环境,安装依赖包

pip install torchsummary
  1. 测试是否下载成功
    等待安装完成后运行 python 进入交互式环境,导入 torchsummary, 不报错的话就是安装成功了
    8 模型查看_第2张图片

  2. 输出网络结构
    完成以上步骤后,进入自己的 python 编辑环境,运行如下代码。

from torchsummary import summary
from torchvision.models import vgg16  # 以 vgg16 为例

myNet = vgg16()  # 实例化网络,可以换成自己的网络
summary(myNet, (3, 64, 64))  # 输出网络结构

运行代码,结果如下(VGG16):
8 模型查看_第3张图片
8 模型查看_第4张图片

可以看出,torchsummary 不仅可以查看网络的顺序结构,还有网络参数量,网络模型大小等信息,非常实用。

用法:

from torchsummary import summary

class model(nn.Module):
	...

net = model()
print(summary(net,(3,256,256)))    # c,h,w


8 模型查看_第5张图片

2 netron

3 tensorboardX

因为使用tensorboardX需要tensorflow的一些库和包,所以需要安装tensorflow才能用

可以记录计算过程中的,损失函数和准确度。

参考

【pytorch 网络可视化(一):torchsummary】
https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/118514709

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