pytorch 一行代碼查看網(wǎng)絡(luò)參數(shù)總量的實現(xiàn)

在機器學習的代碼調(diào)試過程中，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)總量是一個重要的參考數(shù)值。那么在pytorch中怎么查看網(wǎng)絡(luò)參數(shù)總量呢？接下來的這篇文章帶你了解。

大家還是直接看代碼吧~

netG = Generator()
print('# generator parameters:', sum(param.numel() for param in netG.parameters()))
netD = Discriminator()
print('# discriminator parameters:', sum(param.numel() for param in netD.parameters()))

補充：PyTorch查看網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)量PARAMS和FLOPS等

在PyTorch中，可以使用torchstat這個庫來查看網(wǎng)絡(luò)模型的一些信息，包括總的參數(shù)量params、MAdd、顯卡內(nèi)存占用量和FLOPs等。

示例代碼如下：

from torchstat import stat
from torchvision.models import resnet50, resnet101, resnet152, resnext101_32x8d
model = resnet50()
stat(model, (3, 224, 224))

打印信息如下：

以上就是pytorch中怎么查看網(wǎng)絡(luò)參數(shù)總量的全部內(nèi)容，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持W3Cschool。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。