这篇文章主要介绍如何画pytorch模型图以及参数计算，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
首先说说，我们如何可视化模型。在keras中就一句话，keras.summary()，或者plot_model()，就可以把模型展现的淋漓尽致。
但是pytorch中好像没有这样一个api让我们直观的看到模型的样子。但是有网友提供了一段代码，可以把模型画出来，对我来说简直就是如有神助啊。
话不多说，上代码吧。
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
from graphviz import Digraph
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
)
self.conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
)
self.out = nn.Linear(32*7*7, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(x.size(0), -1) # (batch, 32*7*7)
out = self.out(x)
return out
def make_dot(var, params=None):
""" Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph
Blue nodes are the Variables that require grad, orange are Tensors
saved for backward in torch.autograd.Function
Args:
var: output Variable
params: dict of (name, Variable) to add names to node that
require grad (TODO: make optional)
"""
if params is not None:
assert isinstance(params.values()[0], Variable)
param_map = {id(v): k for k, v in params.items()}
node_attr = dict(style='filled',
shape='box',
align='left',
fontsize='12',
ranksep='0.1',
height='0.2')
dot = Digraph(node_attr=node_attr, graph_attr=dict(size="12,12"))
seen = set()
def size_to_str(size):
return '('+(', ').join(['%d' % v for v in size])+')'
def add_nodes(var):
if var not in seen:
if torch.is_tensor(var):
dot.node(str(id(var)), size_to_str(var.size()), fillcolor='orange')
elif hasattr(var, 'variable'):
u = var.variable
name = param_map[id(u)] if params is not None else ''
node_name = '%s\n %s' % (name, size_to_str(u.size()))
dot.node(str(id(var)), node_name, fillcolor='lightblue')
else:
dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__))
seen.add(var)
if hasattr(var, 'next_functions'):
for u in var.next_functions:
if u[0] is not None:
dot.edge(str(id(u[0])), str(id(var)))
add_nodes(u[0])
if hasattr(var, 'saved_tensors'):
for t in var.saved_tensors:
dot.edge(str(id(t)), str(id(var)))
add_nodes(t)
add_nodes(var.grad_fn)
return dot
if __name__ == '__main__':
net = CNN()
x = Variable(torch.randn(1, 1, 28, 28))
y = net(x)
g = make_dot(y)
g.view()
params = list(net.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))模型很简单，代码也很简单。就是conv -> relu -> maxpool -> conv -> relu -> maxpool -> fc
大家在可视化的时候，直接复制make_dot那段代码即可，然后需要初始化一个net，以及这个网络需要的数据规模，此处就以 这段代码为例，初始化一个模型net，准备这个模型的输入数据x，shape为(batch，channels，height，width) 然后把数据传入模型得到输出结果y。传入make_dot即可得到下图。
net = CNN() x = Variable(torch.randn(1, 1, 28, 28)) y = net(x) g = make_dot(y) g.view()
最后输出该网络的各种参数。
该层的结构：[16, 1, 5, 5] 该层参数和：400 该层的结构：[16] 该层参数和：16 该层的结构：[32, 16, 5, 5] 该层参数和：12800 该层的结构：[32] 该层参数和：32 该层的结构：[10, 1568] 该层参数和：15680 该层的结构：[10] 该层参数和：10 总参数数量和：28938
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