【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

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一、add_graph()

1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard

2.pytorch源码

writer = SummaryWriter(comment='test_your_comment',filename_suffix="_test_your_filename_suffix")

# 模型
fake_img = torch.randn(1, 3, 32, 32) #生成假的图片作为输入

lenet = LeNet(classes=2) #以LeNet模型为例

writer.add_graph(lenet, fake_img) #模型及模型输入数据

writer.close()

3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤

（1）打开pycharm中的Terminal
（2）输入命令 tensorboard –-logdir=+"路径"即可，定位到runs文件
位置
该代码执行完之后会出现一个runs文件夹
（3）打开网页链接即可
（4）显示如下界面

二、torchsummary

1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard

2.pytorch源码

from torchsummary import summary
print(summary(lenet, (3, 32, 32), device="cpu"))

 
 
   
   
   
   

 
 
   
   
   
   

    
    
    
    
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3.打印结果

参考

深度之眼pytorch框架班