make_dot生成的网络结构图为什么不包含nn.Parameters
时间: 2023-10-04 16:08:27 浏览: 47
我理解您的问题是关于make_dot函数生成的PyTorch网络结构图为什么不包含nn.Parameters。make_dot函数是通过Graphviz库生成网络结构图的,它只能显示网络的计算流程,即输入和输出之间的计算过程。而nn.Parameters只是PyTorch中的一种数据类型,它存储了模型的可学习参数,如权重和偏置。这些可学习参数在网络结构图中不需要被显示,因为它们不涉及计算过程。如果您想显示模型的参数信息,可以使用model.parameters()函数打印出模型的所有参数。
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pytorch用graphviz生成网络结构图
要使用Graphviz生成PyTorch网络结构图,需要安装Graphviz软件包和Python的Graphviz包。安装完成后,可以使用以下代码生成网络结构图:
```python
import torch
from torchviz import make_dot
# 定义网络
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5)
self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)
self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 创建随机输入
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
# 创建网络实例
net = Net()
# 生成网络结构图
dot = make_dot(net(x), params=dict(net.named_parameters()))
# 保存为PDF文件
dot.render('net', format='pdf')
```
运行以上代码后,会生成一个名为“net.pdf”的PDF文件,其中包含了生成的网络结构图。
pytorch如何生成当前的网络结构图
您可以使用 PyTorch 的内置函数 `torchviz.make_dot` 来生成当前的网络结构图。以下是一个示例代码:
```python
import torch
from torchviz import make_dot
# 定义模型
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 创建模型实例
model = Net()
# 定义输入
x = torch.randn(1, 10)
# 生成网络结构图
out = model(x)
dot = make_dot(out, params=dict(model.named_parameters()))
# 保存网络结构图
dot.render("net_structure")
```
以上示例代码定义了一个包含两个线性层的简单神经网络,使用 `make_dot` 生成网络结构图,并将它保存为一个 PDF 文件。您可以根据需要修改代码来生成您自己的网络结构图。