怎么在pytorch中用tensorboard看yolov8的网络结构图

要在 PyTorch 中使用 TensorBoard 查看 YOLOv8 的网络结构图，需要执行以下步骤：

1. 安装 TensorBoard：在终端中执行 `pip install tensorboard` 命令安装 TensorBoard。

2. 引入相关模块：在代码中引入相关模块，如下所示：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchsummary import summary

3. 定义模型：定义 YOLOv8 模型并加载预训练权重。

4. 创建 SummaryWriter 对象：创建 SummaryWriter 对象，并指定日志文件的保存路径。

writer = SummaryWriter('logs')

5. 使用 summary 函数打印模型结构：使用 `torchsummary` 库中的 `summary` 函数打印模型结构，并将输出结果写入到 TensorBoard 中。

summary(model, input_size=(3, 416, 416), device="cpu")

6. 启动 TensorBoard：在终端中执行 `tensorboard --logdir=logs` 命令启动 TensorBoard。

7. 查看 TensorBoard：在浏览器中输入 `http://localhost:6006`，就可以查看 TensorBoard 中的模型结构图了。

注意：在执行 `summary` 函数之前，需要先将模型移动到 CPU 上，否则会抛出错误。