要打印网络结构,可以使用print
或print(model)
语句,其中model
是你定义的神经网络模型对象。这将输出整个网络的结构信息,包括每个层的名称、输入和输出尺寸以及参数量等。
要打印网络参数,可以使用以下代码:
for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(name, param.data)
该代码遍历了模型中所有需要梯度更新的参数,并打印出参数名称和对应的数值。
如果您只想打印网络结构的摘要信息,可以使用以下代码:
from torchsummary import summary summary(model, input_size=(input_channels, input_height, input_width))
上述代码使用了第三方库torchsummary
,它提供了一种方便的方式来打印网络结构的摘要信息,包括每个层的名称、形状和参数数量等。其中input_size
指定了输入张量的形状。
要查看你自己定义的神经网络结构,可以使用以下代码:
import torch from your_module import YourNetwork model = YourNetwork() # 实例化网络 # 打印网络结构 print(model)
在上述代码中,YourNetwork
是你自己定义的神经网络类。首先需要导入该类,然后实例化一个对象,并将其赋值给model
变量。最后,通过调用print(model)
语句来输出网络结构信息。
注意:如果你的模型包含多个子模块(例如,使用nn.Sequential
组合多个层),则可以使用以下代码来打印每个子模块的结构信息:
for name, module in model.named_children(): print(name) print(module)
以上代码遍历了所有子模块,并打印出每个子模块的名称和对应的结构信息。