Pytorch 網路結構視覺化

conda install graphviz

conda install tensorwatch

import sys

import torch
import tensorwatch as tw
import torchvision.models

alexnet_model = torchvision.models.alexnet()

tw.draw_model(alexnet_model, [1, 3, 224, 224])
載入alexnet，draw_model函式需要傳入三個引數，第乙個為model，第二個引數為input_shape，第三個引數為orientation，可以選擇'lr'或者'tb'，分別代表左右布局與上下布局。
在notebook中，執行完上面的**會顯示如下的圖，將網路的結構及各個層的name和shape進行了視覺化。
通過model_stats方法統計各層的引數情況。
tw.model_stats(alexnet_model, [1, 3, 224, 224])

alexnet_model.features
alexnet_model.classifier
 
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