PyTorch学习笔记（七）：PyTorch可视化
版权申诉
129 浏览量
2023-11-10
17:29:20
上传
评论
收藏 49KB PDF 举报
PyTorch学习笔记（七）：PyTorch可视化
2022-10-20 3
简介： 打印模型基础信息：使用print()函数，只能打印出基础构件的信息，不能显示每一层的
shape和对应参数量的大小
+关注继续查看
1 可视化网络结构
打印模型基础信息：使用print()函数，只能打印出基础构件的信息，不能显示每一层的shape和对应参数量的
大小
import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
print(model)
ResNet(
(conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
(layer1): Sequential(
(0): BasicBlock(
(conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
)
(1): BasicBlock(
(conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
)
)
(layer2): Sequential(
(0): BasicBlock(
(conv1): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
)
)
(1): BasicBlock(
(conv1): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
资源评论
北极象
- 粉丝: 1w+
- 资源: 345
最新资源
- 论文(最终)_20240430235101.pdf
- 基于python编写的Keras深度学习框架开发，利用卷积神经网络CNN,快速识别图片并进行分类
- 最全空间计量实证方法（空间杜宾模型和检验以及结果解释文档）.txt
- 5uonly.apk
- 蓝桥杯Python组的历年真题
- 2023-04-06-项目笔记 - 第一百十九阶段 - 4.4.2.117全局变量的作用域-117 -2024.04.30
- 2023-04-06-项目笔记 - 第一百十九阶段 - 4.4.2.117全局变量的作用域-117 -2024.04.30
- 前端开发技术实验报告：内含4四实验&实验报告
- Highlight Plus v20.0.1
- 林周瑜-论文.docx
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
