Pycharm卷积之后的输出通道如何查看

在PyCharm中查看卷积神经网络（CNN）输出通道的方式通常是通过模型的可视化工具或者打印模型结构信息。如果你使用的是PyTorch，可以按照以下步骤：

1. **打开模型实例**：首先确保你已经导入了PyTorch并加载了你的模型。

import torch
from torchvision.models import resnet18

model = resnet18(pretrained=True)

2. **查看模型结构**：使用PyTorch的`model`对象，你可以通过`print(model)`或者`model.children()`来查看整个模型的层级结构。找到你感兴趣的卷积层，注意看它的`out_channels`属性，这个数值就是该层的输出通道数。

for name, child in model.named_modules():
    if isinstance(child, nn.Conv2d):  # 查找所有卷积层
        print(f'{name}: {child.out_channels} 输出通道')

3. **使用torchsummary模块**：如果想更直观地看到模型结构和各层的输出维度，你可以安装`torchsummary`库，然后使用`SummaryWriter`函数展示。

pip install torchsummary

from torchsummary import summary
summary(model, (input_size, input_size))

这将显示包含每个卷积层及其输出通道的信息。