pytorch查看模型参数量

在PyTorch中，你可以使用`torchsummary`库来快速查看预训练模型的参数数量。例如，对于VGG16模型[^1]：

import torchvision.models as models
import torch
from torchsummary import summary

model = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
device = torch.device('cpu')
model.to(device)

# 使用torchsummary进行参数概览
summary(model.cuda(), (3, 224, 224))

这会显示模型的总体参数信息，包括每个卷积层和全连接层的参数数量。

如果你想得到更详细的统计，如FLOPs（浮点运算次数）以及每层的详细结构和参数量，可以使用`torchstat`库：

import torchvision.models as models
import torch
from torchstat import stat

model = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
device = torch.device('cpu')
model.to(device)

# 使用torchstat获取详细的模型统计信息
stat(model.to(device), (3, 224, 224))

这将返回一个包含总参数数、FLOPs以及其他详细层信息的数据结构。