用pytorch构建一个可以可视化模型结构的代码

可以使用 `torchsummary` 库来打印模型的结构和参数信息，使用 `torchviz` 库来绘制模型的计算图。

以下是一个示例代码，可以根据您的模型进行相应的修改和调整：

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary
from torchviz import make_dot

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 16 * 16, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 64 * 16 * 16)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Model()
summary(model, (3, 32, 32))
dot = make_dot(model(torch.randn(1, 3, 32, 32)), params=dict(model.named_parameters()))
dot.format = 'png'
dot.render('model_graph')

运行后，会在当前目录下生成一个名为 `model_graph.png` 的文件，即模型的计算图。同时，`summary` 函数会打印出模型的结构和参数信息。