pytorch打印网络结构的实例

pytorch打印网络结构的实例打印网络结构的实例

今天小编就为大家分享一篇pytorch打印网络结构的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟

随小编过来看看吧

最简单的方法当然可以直接print（net），但是这样网络比较复杂的时候效果不太好，看着比较乱；以前使用caffe的时候有一

个网站可以在线生成网络框图，tensorflow可以用tensor board，keras中可以用model.summary()、或者plot_model()。

pytorch没有这样的API，但是可以用代码来完成。

（（1）安装环境：）安装环境：graphviz

conda install -n pytorch python-graphviz

Blue nodes are the Variables that require grad, orange are Tensors

saved for backward in torch.autograd.Function

Args:

var: output Variable

params: dict of (name, Variable) to add names to node that

require grad (TODO: make optional)

"""

if params is not None:

assert isinstance(params.values()[0], Variable)

param_map = {id(v): k for k, v in params.items()}

height='0.2')

dot = Digraph(node_attr=node_attr, graph_attr=dict(size="12,12"))

seen = set()

def size_to_str(size):

return '('+(', ').join(['%d' % v for v in size])+')'

def add_nodes(var):

if var not in seen:

if torch.is_tensor(var):

dot.node(str(id(var)), size_to_str(var.size()), fillcolor='orange')

dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__))

seen.add(var)

if hasattr(var, 'next_functions'):

for u in var.next_functions:

if u[0] is not None:

dot.edge(str(id(u[0])), str(id(var)))

add_nodes(u[0])

if hasattr(var, 'saved_tensors'):

for t in var.saved_tensors:

dot.edge(str(id(t)), str(id(var)))

import torch.nn as nn

from graphviz import Digraph

class CNN(nn.module):