pytorch-summary学习资料汇总-一键获取PyTorch模型结构信息

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torchinfoPyTorch模型可视化KerasCNNGithub开源项目

pytorch-summary

pytorch-summary简介

pytorch-summary是一个用于PyTorch模型可视化的工具库,可以帮助开发者快速查看模型的结构信息,包括各层的输出shape、参数数量等。它的功能类似于Keras中的model.summary()函数,但专门针对PyTorch模型设计。

使用pytorch-summary,您可以轻松获得模型的以下信息:

  • 每一层的类型和名称
  • 每一层的输出shape
  • 每一层的参数数量
  • 模型的总参数量
  • 模型的可训练参数量
  • 模型的不可训练参数量
  • 模型的输入大小
  • 模型的前向/反向传播大小
  • 模型参数的大小
  • 模型的总大小估计

这些信息对于模型调试和优化非常有帮助。

安装和使用

安装pytorch-summary非常简单,只需一行命令:

pip install torchsummary

基本使用方法如下:

from torchsummary import summary model = YourModel() summary(model, input_size=(channels, H, W))

其中input_size需要指定模型输入的尺寸。

主要特性

pytorch-summary的主要特性包括:

  • 支持RNN、LSTM等循环神经网络
  • 支持Sequential和ModuleList
  • 支持多输入模型
  • 可配置显示的列
  • 可调整显示的深度
  • 支持verbose模式显示权重和偏置层
  • 返回ModelStatistics对象,包含所有汇总数据

使用示例

以下是一些常见模型的使用示例:

CNN模型

import torch import torch.nn as nn from torchsummary import summary class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = Net().to(device) summary(model, (1, 28, 28))

输出:

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1           [-1, 10, 24, 24]             260
            Conv2d-2             [-1, 20, 8, 8]           5,020
            Linear-3                   [-1, 50]          16,050
            Linear-4                   [-1, 10]             510
================================================================
Total params: 21,840
Trainable params: 21,840
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.00
Forward/backward pass size (MB): 0.06
Params size (MB): 0.08
Estimated Total Size (MB): 0.15
----------------------------------------------------------------

VGG16模型

import torch from torchvision import models from torchsummary import summary device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') vgg = models.vgg16().to(device) summary(vgg, (3, 224, 224))

输出:

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1         [-1, 64, 224, 224]           1,792
              ReLU-2         [-1, 64, 224, 224]               0
            Conv2d-3         [-1, 64, 224, 224]          36,928
              ReLU-4         [-1, 64, 224, 224]               0
         MaxPool2d-5         [-1, 64, 112, 112]               0
            Conv2d-6        [-1, 128, 112, 112]          73,856
              ReLU-7        [-1, 128, 112, 112]               0
            Conv2d-8        [-1, 128, 112, 112]         147,584
              ReLU-9        [-1, 128, 112, 112]               0
        MaxPool2d-10          [-1, 128, 56, 56]               0
           Conv2d-11          [-1, 256, 56, 56]         295,168
             ReLU-12          [-1, 256, 56, 56]               0
           Conv2d-13          [-1, 256, 56, 56]         590,080
             ReLU-14          [-1, 256, 56, 56]               0
           Conv2d-15          [-1, 256, 56, 56]         590,080
             ReLU-16          [-1, 256, 56, 56]               0
        MaxPool2d-17          [-1, 256, 28, 28]               0
           Conv2d-18          [-1, 512, 28, 28]       1,180,160
             ReLU-19          [-1, 512, 28, 28]               0
           Conv2d-20          [-1, 512, 28, 28]       2,359,808
             ReLU-21          [-1, 512, 28, 28]               0
           Conv2d-22          [-1, 512, 28, 28]       2,359,808
             ReLU-23          [-1, 512, 28, 28]               0
        MaxPool2d-24          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-25          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-26          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-27          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-28          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-29          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-30          [-1, 512, 14, 14]               0
        MaxPool2d-31            [-1, 512, 7, 7]               0
           Linear-32                 [-1, 4096]     102,764,544
             ReLU-33                 [-1, 4096]               0
          Dropout-34                 [-1, 4096]               0
           Linear-35                 [-1, 4096]      16,781,312
             ReLU-36                 [-1, 4096]               0
          Dropout-37                 [-1, 4096]               0
           Linear-38                 [-1, 1000]       4,097,000
================================================================
Total params: 138,357,544
Trainable params: 138,357,544
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.57
Forward/backward pass size (MB): 218.59
Params size (MB): 527.79
Estimated Total Size (MB): 746.96
----------------------------------------------------------------

更多学习资源

  1. pytorch-summary GitHub仓库

    官方代码仓库,包含详细文档和使用示例。

  2. PyPI项目页面

    可查看最新版本和安装说明。

  3. How to get Model Summary in PyTorch

    一篇详细介绍pytorch-summary用法的文章。

  4. PyTorch Forums讨论帖

    社区用户讨论pytorch-summary的使用。

希望这些资料能帮助您快速掌握pytorch-summary的使用。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎在GitHub仓库提issue讨论。😊

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