介绍 netG =,发电机()
打印(& # 39;#,generator 参数:& # 39;,,总和(param.numel (), for param 拷贝netG.parameters ()))
时间=netD 鉴频器()
打印(& # 39;#,discriminator 参数:& # 39;,,总和(param.numel (), for param 拷贝netD.parameters ())) 得到torchstat import 统计
得到torchvision.models import resnet50, resnet101,, resnet152, resnext101_32x8d
时间=model resnet50 ()
stat(模型,,3,,224,,224)) pytorch的优点
本篇文章为大家展示了怎么在pytorch中查看网络参数总量,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
<强>补充:PyTorch查看网络模型的参数量参数和失败等
在PyTorch中,可以使用torchstat这个库来查看网络模型的一些信息,包括总的参数量参数,MAdd,显卡内存占用量和失败等。
示例代码如下:
打印信息如下:
1. pytorch是相当简洁且高效快速的框架;2。设计追求最少的封装;3。设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4。与谷歌的Tensorflow类似,公平的支持足以确保pytorch获得持续的开发更新;5。PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题6。入门简单
上述内容就是怎么在pytorch中查看网络参数总量,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注行业资讯频道。
