tensorboard 查看网络结构

要查看Tensorboard中的网络结构，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装Tensorboard：在指定的conda环境下使用pip install tensorboard命令，安装Tensorboard库。

2. 导入模块：在代码中导入torch.utils.tensorboard模块中的SummaryWriter。可以使用以下代码实例化SummaryWriter并定义输出路径：writer = SummaryWriter('./log')。

3. 输出模型结构：使用writer.add_graph方法将模型结构输出到Tensorboard。例如，通过双击CRSPHS中的子网络，可以查看内部结构。另外，在刚开始没有判断GPU还是CPU模型时，可以使用以下代码输出模型结构：graph_inputs = torch.ones((1,1,28,28),dtype = torch.float32) writer.add_graph(model, graph_inputs)。

4. 查看网络结构：在运行train.py后，会在指定的输出路径（例如'./log'文件夹）下保存一个类似events.out.tfevents.xxx的文件。可以使用Tensorboard命令运行该文件，然后在浏览器中打开生成的网址，就可以查看网络结构了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch可视化工具-Tensorboard在线查看训练曲线、网络结构图等](https://blog.csdn.net/m0_51233386/article/details/127645795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]