Pytorch查看神经网络结构和参数目

基本方法

1. print(model)
2. print(type(model))
4. # 模型参数
5. numEl_list = [p.numel() for p in model.parameters()]
6. total_params_mb = sum(numEl_list) / 1e6
8. print(f'Total parameters: {total_params_mb:.2f} MB')
9. # sum(numEl_list), numEl_list
10. print(sum(numEl_list))
11. print(numEl_list)

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1. # 查看模型参数的基本方法
2. def get_param_count(model):
3.     return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
5. param_count = get_param_count(model)
6. print(f"Model Parameter Count: {param_count}")
8. # 计算每层参数量和大小
9. def print_layer_params_count(model):
10.     for name, param in model.named_parameters():
11.         if param.requires_grad:
12.             print(f"{name} : {param.numel()}")
13.             print(f"{name} : {param.shape}")
15. print_layer_params_count(model)

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使用Pytorch中的torchsummary包

1. from torchsummary import summary
2. summary(model, input_size=(1, 1, 128, 128, 32))

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使用第三方库torchinfo

1. from torchinfo import summary
2. summary(model, input_size=(1, 1, 128, 128, 32))

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