将.pth文件可视化的代码

要将.pth文件可视化，需要先载入模型并使用可视化工具来查看模型的结构。

以下是一个示例代码，可以将.pth文件载入模型，并使用graphviz库可视化模型结构。

import torch
from torchviz import make_dot

# Load the saved model
model = torch.load('model.pth')

# Create a dummy input tensor
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# Visualize the model
dot = make_dot(model(dummy_input), params=dict(model.named_parameters()))
dot.render(filename='model', format='pdf')

在这个示例中，我们首先使用`torch.load()`函数将.pth文件载入模型。接下来，我们创建了一个大小为[1, 3, 224, 224]的dummy输入张量，用于可视化模型结构。最后，我们使用`make_dot()`函数和graphviz库来可视化模型结构，并将结果保存为PDF文件。

注意，这个示例假设你已经安装了graphviz库。如果你还没有安装，可以通过以下命令来安装：

pip install graphviz

请注意，这个代码仅适用于序列模型。如果你的模型是非序列模型（例如：图像分类器、目标检测器等），你需要自己实现一个可视化工具来可视化模型结构。