Pytorch下网络结构可视化

requirements

  • torch
  • tensorboard
  • tensorboardX

其中,tensorboardX必须与tensorboard一起安装到同一环境下。

使用方法

import torch
from tensorboardX import SummaryWriter

model = LeNet5(4,2) # 你的模型在此处生成实例
x = torch.rand(1,4,28,28) # 随机生成一个 batch_size为 1 的输入变量
with SummaryWriter(comment='LeNet5') as w:
    w.add_graph(model,x)

运行上面的代码,将会在文件所在目录生成一个 runs 文件夹,其下有一个名字类似于:Nov03_17-07-26_DESKTOP-1CSBK3QLeNet5的文件夹,复制该路径(相对路径或者绝对路径都可以,路径中不可以有中文),然后在 cmd 中输入:

tensorboard --logdir runs\Nov03_17-07-26_DESKTOP-1CSBK3QLeNet5

回车后,你将看到:

TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.3.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

然后打开这个链接即可。

LeNet5网络结构可视化

需要注意的

runs的目录,一定要是相对路径或者绝对路径,不要搞错,否则读取不到文件,打开链接就是一个报错的界面。

参考资料

[1] pytorch 网络结构可视化方法汇总(三种实现方法详解

posted @ 2020-11-03 18:35  GShang  阅读(2561)  评论(0编辑  收藏  举报