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    Pytorch网络结构可视化

    PythonPython2019-06-26 12:45:03原创6266
    Pytorch网络结构可视化：PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库。

    安装

    可以通过以下的命令进行安装

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    conda install pytorch-nightly -c pytorch

    conda install graphviz

    conda install torchvision

    conda install tensorwatch

    基于以下的版本：

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    torchvision.__version__   '0.2.1'

    torch.__version__         '1.2.0.dev20190610'

    sys.version               '3.6.8 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Dec 30 2018, 01:22:34)

    [GCC 7.3.0]'

    载入库

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    import sys

    import torch

    import tensorwatch as tw

    import torchvision.models

    网络结构可视化

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    alexnet_model = torchvision.models.alexnet()

    tw.draw_model(alexnet_model, [1, 3, 224, 224])

    载入alexnet，draw_model函数需要传入三个参数，第一个为model，第二个参数为input_shape，第三个参数为orientation，可以选择'LR'或者'TB'，分别代表左右布局与上下布局。

    在notebook中，执行完上面的代码会显示如下的图，将网络的结构及各个层的name和shape进行了可视化。

    360截图17500924153262.png

    统计网络参数

    可以通过model_stats方法统计各层的参数情况。

    360截图184702017611198.png

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    tw.model_stats(alexnet_model, [1, 3, 224, 224])

    [MAdd]: Dropout is not supported!

    [Flops]: Dropout is not supported!

    [Memory]: Dropout is not supported!

    [MAdd]: Dropout is not supported!

    [Flops]: Dropout is not supported!

    [Memory]: Dropout is not supported!

    [MAdd]: Dropout is not supported!

    [Flops]: Dropout is not supported!

    [Memory]: Dropout is not supported!

    [MAdd]: Dropout is not supported!

    [Flops]: Dropout is not supported!

    [Memory]: Dropout is not supported!

    [MAdd]: Dropout is not supported!

    [Flops]: Dropout is not supported!

    [Memory]: Dropout is not supported!

    [MAdd]: Dropout is not supported!

    [Flops]: Dropout is not supported!

    [Memory]: Dropout is not supported!

    alexnet_model.features

    Sequential(

      (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4), padding=(2, 2))

      (1): ReLU(inplace=True)

      (2): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

      (3): Conv2d(64, 192, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))

      (4): ReLU(inplace=True)

      (5): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

      (6): Conv2d(192, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

      (7): ReLU(inplace=True)

      (8): Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

      (9): ReLU(inplace=True)

      (10): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

      (11): ReLU(inplace=True)

      (12): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

    )

    alexnet_model.classifier

    Sequential(

      (0): Dropout(p=0.5)

      (1): Linear(in_features=9216, out_features=4096, bias=True)

      (2): ReLU(inplace=True)

      (3): Dropout(p=0.5)

      (4): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)

      (5): ReLU(inplace=True)

      (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)

    )

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