pytorch 网络结构可视化方法汇总（三种实现方法详解） |
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pytorch 网络结构可视化方法汇总（三种实现方法详解）
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前言：在深度学习的时候，能够很好的绘制出整个网络的模型图，这是非常方便的，当前流行的tensorflow和pytorch都有很多种方法可以绘制模型结构图，特在此总结如下： tensorflow的模型结构可视化方法： （1）使用自带的tensorboard（不直观） （2）使用netron工具打开（.pd 或者是.meta文件） （3）第三方库CNNGraph（ https://github.com/huachao1001/CNNGraph） （4）tensorspace.js （这个比较高级，没用过） （5）高层API中keras的可视化 pytorch的模型结构可视化方法： （1）使用tensorboardX（不太直观） （2）使用graphviz加上torchviz （依赖于graphviz和GitHub第三方库torchviz） （3）使用微软的tensorwatch （只能在jupyter notebook中使用，个人最喜欢这种方式） （4）使用netron可视化工具（.pt 或者是 .pth 文件） 一、使用tensorboardX 使用tensorboardX必须要安装tensorboard才行，可能会存在一些版本的匹配问题，下面的版本是亲测有效的。 pytorch0.4.1+tensorboard1.7.0+tensorboardX1.4 pytorch1.0.1+tensorboard1.14.0+tensorboardX1.8 上面这两个都是可行的。 本文以AlexNet为例，鉴于torchvision已经实现了AlexNet模型，就不再自己编写，直接导入即可。 import torch from torchvision.models import AlexNet from tensorboardX import SummaryWriter x=torch.rand(8,3,256,512) model=AlexNet() with SummaryWriter(comment='AlexNet') as w: w.add_graph(model, x) # 这其实和tensorflow里面的summarywriter是一样的。上面的代码运行结束后，会在当前目录生成一个叫runs的文件夹，runs文件夹里面会有一个文件夹Jul22_18-03-19_WH-PC19012AlexNet，里面存储了可视化所需要的日志信息。用cmd进入到runs文件夹所在的目录中（路劲中不能有中文），然后cmd中输入： tensorboard --logdir Jul22_18-03-19_WH-PC19012AlexNetAlexNet的效果图如下所示：
当然这里的节点可以打开进行查看，也可以放大缩小。 二、使用graphviz+torchviz来可视化模型首先安装这两个依赖包： pip install graphviz # 安装graphviz pip install git+https://github.com/szagoruyko/pytorchviz # 通过git安装torchviz第一步：加载并运行一个模型 import torch from torchvision.models import AlexNet from torchviz import make_dot x=torch.rand(8,3,256,512) model=AlexNet() y=model(x)第二步：调用make_dot()函数构造图对象 # 这三种方式都可以 g = make_dot(y) # g=make_dot(y, params=dict(model.named_parameters())) #g = make_dot(y, params=dict(list(model.named_parameters()) + [('x', x)]))第三步：保存模型，以PDF格式保存 # 这两种方法都可以 # g.view() # 会生成一个 Digraph.gv.pdf 的PDF文件 g.render('espnet_model', view=False) # 会自动保存为一个 espnet.pdf，第二个参数为True,则会自动打开该PDF文件，为False则不打开模型的结构如下：
另外，我还可以查询整个模型的参数量信息，代码如下： # 查看模型的参数信息 params = list(model.parameters()) k = 0 for i in params: l = 1 print("该层的结构：" + str(list(i.size()))) for j in i.size(): l *= j print("该层参数和：" + str(l)) k = k + l print("总参数数量和：" + str(k)) ''' 该层的结构：[64, 3, 11, 11] 该层参数和：23232 该层的结构：[64] 该层参数和：64 该层的结构：[192, 64, 5, 5] 该层参数和：307200 该层的结构：[192] 该层参数和：192 该层的结构：[384, 192, 3, 3] 该层参数和：663552 该层的结构：[384] 该层参数和：384 该层的结构：[256, 384, 3, 3] 该层参数和：884736 该层的结构：[256] 该层参数和：256 该层的结构：[256, 256, 3, 3] 该层参数和：589824 该层的结构：[256] 该层参数和：256 该层的结构：[4096, 9216] 该层参数和：37748736 该层的结构：[4096] 该层参数和：4096 该层的结构：[4096, 4096] 该层参数和：16777216 该层的结构：[4096] 该层参数和：4096 该层的结构：[1000, 4096] 该层参数和：4096000 该层的结构：[1000] 该层参数和：1000 总参数数量和：61100840 '''三、通过tensorwatch+jupyter notebook来实现 import torch import tensorwatch as tw from lanenet_model.blocks import ESPNet_Encoder # 这是我自己定义的一个网络 # 其实就两句话 model=ESPNet_Encoder() tw.draw_model(model, [1, 3, 512, 256])网络结构如下：
以上就是pytorch种常见的几种可视化网络模型的方法，各有利弊，第三种有时候会出现一些莫名的错误 ，暂时还未得到解决！ |
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