torch summary

根据引用[1]，torchsummary是一个Python库，用于显示PyTorch模型的摘要信息。根据引用[2]，在Python模式下，可以通过导入torchsummary库并使用torchsummary.summary函数来显示模型的摘要信息。你需要提供自己的网络模型(net)和输入尺寸(input_size)，并可以选择指定设备(device)为"cuda"或"cpu"。例如，你可以使用以下代码来显示模型的摘要信息：

import torchsummary
net = your_network # 替换为你自己的网络模型
input_size = (3, 256, 256) # 替换为你的输入尺寸
print(torchsummary.summary(net, input_size, device="cuda"))

根据引用[3]，在结果展示中，total_input_size表示模型的总输入大小，单位为MB。它的计算公式是输入尺寸的各个维度的乘积，再乘以batch_size，再乘以4（每个浮点数占4个字节），最后除以1024的平方。这个值可以用来估计模型在内存中所占用的空间大小。

相关问题

torch.summary

torch.summary是PyTorch中的一个函数，可以用来查看模型的结构和参数数量。它接受一个模型实例和输入数据的大小，并打印出模型的每一层的结构以及总共的参数数量。

以下是一个使用torch.summary函数的示例：

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

# 定义一个简单的模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(64 * 32 * 32, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个模型实例
model = MyModel()

# 打印模型结构和参数数量
summary(model, (3, 32, 32))

运行以上代码，将会输出模型的结构和每一层的输出大小，以及总共的参数数量。这对于了解和调试模型非常有用。

torchsummary.summary

torchsummary.summary是一个用于打印PyTorch模型概要的函数。它可以帮助我们快速了解模型的结构和参数数量。你可以使用以下语法来使用它：

from torchsummary import summary
import torch

# 定义模型
model = ...

# 将模型移到GPU（如果可用）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)

# 打印模型概要
summary(model, input_size=(input_channels, input_height, input_width))

其中，`model`是你定义的PyTorch模型，`input_channels`、`input_height`和`input_width`是输入张量的维度。此函数将打印出模型的概要信息，包括每个层的名称、输出形状、参数数量和总共的参数数量。

请注意，torchsummary.summary是一个第三方库torch-summary的功能，你需要确保已经安装了这个库才能使用它。