Pytorch下網絡結構可視化


requirements

  • torch
  • tensorboard
  • tensorboardX

其中,tensorboardX必須與tensorboard一起安裝到同一環境下。

使用方法

import torch
from tensorboardX import SummaryWriter

model = LeNet5(4,2) # 你的模型在此處生成實例
x = torch.rand(1,4,28,28) # 隨機生成一個 batch_size為 1 的輸入變量
with SummaryWriter(comment='LeNet5') as w:
    w.add_graph(model,x)

運行上面的代碼,將會在文件所在目錄生成一個 runs 文件夾,其下有一個名字類似於:Nov03_17-07-26_DESKTOP-1CSBK3QLeNet5的文件夾,復制該路徑(相對路徑或者絕對路徑都可以,路徑中不可以有中文),然后在 cmd 中輸入:

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

回車后,你將看到:

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)

然后打開這個鏈接即可。

LeNet5網絡結構可視化

需要注意的

runs的目錄,一定要是相對路徑或者絕對路徑,不要搞錯,否則讀取不到文件,打開鏈接就是一個報錯的界面。

參考資料

[1] pytorch 網絡結構可視化方法匯總(三種實現方法詳解


免責聲明!

本站轉載的文章為個人學習借鑒使用,本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益,請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。



 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM