怎么查看pth模型结构
时间: 2023-08-12 20:05:35 浏览: 213
要查看.pth模型的结构,可以使用PyTorch内置的torchsummary库。首先,需要安装torchsummary库。可以使用以下命令安装:
```
!pip install torchsummary
```
然后,可以使用以下代码来查看.pth模型的结构:
```python
import torch
from torchsummary import summary
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 打印模型结构
summary(model, input_size=(input_channels, input_height, input_width))
```
其中,`model.pth`是.pth模型文件的路径,`input_channels`、`input_height`、`input_width`是输入张量的通道数、高度和宽度。这段代码将打印出模型的结构,包括每一层的输入形状、输出形状和参数数量。
相关问题
查看pth模型
.pth模型文件是PyTorch中保存模型的一种常见格式,可以通过以下代码来加载和查看.pth文件中的模型信息:
```python
import torch
# 加载.pth文件
model = torch.load('model.pth')
# 查看模型结构
print(model)
# 查看模型参数
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param)
```
这段代码首先使用`torch.load()`函数加载.pth文件中的模型,并将其存储在变量`model`中。然后,通过`print()`函数输出模型的结构信息,可以看到模型的各个层以及它们的参数。最后,使用一个循环遍历模型的所有参数,并打印出每个参数的名称和数值。
需要注意的是,如果你的模型是在GPU上训练的,那么在加载.pth文件时,需要指定`map_location`参数将模型参数映射到CPU上,例如:
```python
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
```
查看pth文件
要查看.pth文件,你需要使用PyTorch库中的torch.load()函数。这个函数可以加载已经保存的模型参数。下面是一个简单的例子,展示如何加载一个.pth文件并查看其中的内容:
``` python
import torch
# 加载.pth文件
model_parameters = torch.load("model.pth")
# 查看模型中的参数
for param in model_parameters:
print(param, model_parameters[param])
```
请注意,这个例子只是展示了如何加载和查看.pth文件中的模型参数。要正确使用这些参数,你需要先定义一个与已保存模型相同的模型结构,并将这些参数加载到模型中。