查看检查模型的方法
- 1 torchsummary
- 2 netron
- 3 tensorboardX
- 参考
查看检查模型的方法：
1 torchsummary
仅仅只是打印模型，并不能检测模型是否准确。
summary 会计算参数量，等等信息，还会对尺寸不匹配进行报错。
1，安装 torchsummary
在 Anaconda prompt 中进入自己的 pytorch 环境，安装依赖包
pip install torchsummary
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测试是否下载成功
等待安装完成后运行 python 进入交互式环境，导入 torchsummary, 不报错的话就是安装成功了
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输出网络结构
完成以上步骤后，进入自己的 python 编辑环境，运行如下代码。
from torchsummary import summary
from torchvision.models import vgg16 # 以 vgg16 为例
myNet = vgg16() # 实例化网络，可以换成自己的网络
summary(myNet, (3, 64, 64)) # 输出网络结构
运行代码，结果如下（VGG16）：
可以看出，torchsummary 不仅可以查看网络的顺序结构，还有网络参数量，网络模型大小等信息，非常实用。
用法：
from torchsummary import summary
class model(nn.Module):
...
net = model()
print(summary(net,(3,256,256))) # c,h,w
2 netron
3 tensorboardX
因为使用tensorboardX需要tensorflow的一些库和包，所以需要安装tensorflow才能用。
可以记录计算过程中的，损失函数和准确度。
参考
【pytorch 网络可视化(一)：torchsummary】
https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/118514709
