pytorch 笔记:torchsummary
作用:打印神经网络的结构
以pytorch笔记:搭建简易CNN_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 中搭建的CNN为例
import torch
from torchsummary import summaryclass CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN,self).__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,
#输入shape (1,28,28)out_channels=16,
#输出shape(16,28,28),16也是卷积核的数量kernel_size=5,stride=1,padding=2),
#如果想要conv2d出来的图片长宽没有变化,那么当stride=1的时候,padding=(kernel_size-1)/2nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2)#在2*2空间里面下采样,输出shape(16,14,14))self.conv2=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=16,
#输入shape (16,14,14)out_channels=32,
#输出shape(32,14,14)kernel_size=5,stride=1,padding=2),
#输出shape(32,7,7),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.fc=nn.Linear(32*7*7,10)
#输出一个十维的东西,表示我每个数字可能性的权重def forward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.conv2(x)x=x.view(x.shape[0],-1)x=self.fc(x)return xcnn=CNN()
summary(cnn,(1,28,28))
输出的结果是这样的:
----------------------------------------------------------------Layer (type) Output Shape Param #
================================================================Conv2d-1 [-1, 16, 28, 28] 416ReLU-2 [-1, 16, 28, 28] 0MaxPool2d-3 [-1, 16, 14, 14] 0Conv2d-4 [-1, 32, 14, 14] 12,832ReLU-5 [-1, 32, 14, 14] 0MaxPool2d-6 [-1, 32, 7, 7] 0Linear-7 [-1, 10] 15,690
================================================================
Total params: 28,938
Trainable params: 28,938
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.00
Forward/backward pass size (MB): 0.32
Params size (MB): 0.11
Estimated Total Size (MB): 0.44
----------------------------------------------------------------
pytorch 笔记:torchsummary相关推荐
- PYTORCH笔记 actor-critic (A2C)
理论知识见:强化学习笔记:Actor-critic_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 由于actor-critic是policy gradient和DQN的结合,所以同时很多部分和policy ...
- pytorch笔记:policy gradient
本文参考了 策略梯度PG( Policy Gradient) 的pytorch代码实现示例 cart-pole游戏_李莹斌XJTU的博客-CSDN博客_策略梯度pytorch 在其基础上添加了注释和自 ...
- pytorch 笔记:手动实现AR (auto regressive)
1 导入库& 数据说明 import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt from tensorboardX im ...
- pytorch 笔记:tensorboardX
1 SummaryWriter 1.1 创建 首先,需要创建一个 SummaryWriter 的示例: from tensorboardX import SummaryWriter#以下是三种不同的初 ...
- pytorch 笔记:DataLoader 扩展:构造图片DataLoader
数据来源:OneDrive for Business 涉及内容:pytorch笔记:Dataloader_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 torchvision 笔记:ToTensor()_U ...
- (d2l-ai/d2l-zh)《动手学深度学习》pytorch 笔记(2)前言(介绍各种机器学习问题)以及数据操作预备知识Ⅰ
开源项目地址:d2l-ai/d2l-zh 教材官网:https://zh.d2l.ai/ 书介绍:https://zh-v2.d2l.ai/ 笔记基于2021年7月26日发布的版本,书及代码下载地址在 ...
- torch的拼接函数_从零开始深度学习Pytorch笔记(13)—— torch.optim
前文传送门: 从零开始深度学习Pytorch笔记(1)--安装Pytorch 从零开始深度学习Pytorch笔记(2)--张量的创建(上) 从零开始深度学习Pytorch笔记(3)--张量的创建(下) ...
- (d2l-ai/d2l-zh)《动手学深度学习》pytorch 笔记(3)前言(介绍各种机器学习问题)以及数据操作预备知识Ⅲ(概率)
开源项目地址:d2l-ai/d2l-zh 教材官网:https://zh.d2l.ai/ 书介绍:https://zh-v2.d2l.ai/ 笔记基于2021年7月26日发布的版本,书及代码下载地址在 ...
- Pytorch笔记:风格迁移
Pytorch笔记:风格迁移 训练模型:风格迁移网络+VGG16网络 生成网络:风格迁移网络 代码如下(根据陈云<深度学习框架:Pytorch入门与实践>的代码改动) main.py im ...
最新文章
- 第1章统计学习方法概论之1.1统计学习
- android oppo 权限,OPPO Reno可尝鲜Android Q:教程如下
- HTTP和RPC的优缺点
- Android targetSdkVersion详解
- python 数据分析-读写数据csv、xlsx文件
- 【育儿日记2】兔子不要上幼儿园
- 关闭浏览器后Session失效原因分析
- IDAPython手册
- 公钥加密数字签名证书的原理总结
- Google表格初学者指南
- xtu P1114 家谱
- 医院html完整页面设计代码,医院HTML5模板
- 社区说|浅谈量子计算机和 Cirq
- 如何保证同事的代码不会腐烂?一文带你了解 阿里巴巴 COLA 架构
- 古诗文网html,饮酒·结庐在人境原文|翻译|赏析_陶渊明古诗_古诗文网
- 小程序项目:基于微信小程序的师生答疑交流平台APP——计算机毕业设计
- Java 并发编程之美:并发编程高级篇之一-chat
- 计算机进程管理 360,电脑的进程管理得英文怎么打啊???
- uni-app接入高德地图SDK实现定位用户城市
- Kotlin入门笔记(八)集合 与 遍历
热门文章
- 15 sql base line 工作机制
- Android中代码运行指定的Apk
- SlidingMenu(一)
- Linux环境手动创建oracle10g数据库实践
- iPhone手机获取uuid 安装测试app
- ArduinoIDE安装与配置与第一个程序的烧录和运行——人人都能玩硬件
- 【Android开发经验】移动设备的“声波通信/验证”的实现——SinVoice开源项目介绍(一)
- 关于epoll 水平触发在udp套接字上不生效问题的原因
- Java web对试卷进行单选多选答题进行打分_java + vue 考试系统,适配各种题型,包含微信小程序端...
- php单表查询语句,单表查询