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网站关键词优化原理凡科网站建设完成下载下载器

news 2025/11/6 23:23:13

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torchsummary库中的summary()函数是PyTorch中用于可视化模型结构的核心工具，其作用类似于TensorFlow的model.summary()。它通过生成详细的表格输出，帮助开发者直观理解模型层次、参数分布和计算资源需求。以下是其核心功能详解：

📊 1. 核心功能

模型结构可视化
输出包含每一层的类型（如Conv2d、Linear）、名称、输出张量形状（Output Shape）和参数量（Param #）。
例如：
其中Output Shape的-1表示动态的批量大小（batch size），后续维度为特征图或向量的形状。
参数量统计
汇总总参数量（Total params）、可训练参数（Trainable params）及不可训练参数（如冻结层）。
内存占用分析
计算模型的内存开销，包括：
- 输入数据占用（Input size (MB)）
- 前向/反向传播中间变量占用（Forward/backward pass size (MB)）
- 参数存储占用（Params size (MB)）
- 预估总内存（Estimated Total Size (MB)）。

⚙️ 2. 使用方法

安装

pip install torchsummary -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

代码示例

from torchsummary import summary
import torch.nn as nn# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)self.fc = nn.Linear(16 * 30 * 30, 10)  # 假设输入32x32，卷积后尺寸为30x30def forward(self, x):x = self.conv(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.fc(x)return x# 实例化并调用summary
model = SimpleModel()
summary(model, input_size=(3, 32, 32), device="cpu")  # 指定输入尺寸和设备

参数说明

model：继承nn.Module的PyTorch模型。
input_size：输入张量形状(C, H, W)，不含batch size（自动添加-1占位）。
device：可选"cuda"或"cpu"，必须与模型所在设备一致，否则报错（如RuntimeError: Input type and weight type should be the same）。
batch_size：可选，控制输出形状中的批量占位符（默认为-1）。

🚨 3. 常见问题与注意事项

设备匹配
若模型在CPU上，需显式设置device="cpu"，否则默认使用GPU（device="cuda"）会引发类型错误。
输入尺寸要求
input_size需与模型实际输入一致。例如：
- RGB图像：(3, H, W)
- 灰度图：(1, H, W)
- 全连接网络：(input_dim,)（如(784,)对应MNIST展平后向量）。
动态结构支持
若模型前向传播包含条件分支或动态操作（如x.view()），需确保输入尺寸与view/flatten操作兼容，否则输出形状可能计算错误。
输出解读
- Output Shape中的[-1, C, H, W]：卷积/池化层输出。
- [-1, D]：全连接层输出（D为特征维度）。