深度学习PyTorch模型参数量计算示例 在深度学习中，有时候处于分析模型的需要或者写文章的需要，得到模型的参数量对于理解模型复杂度、进行内存管理以及模型优化都至关重要。PyTorch作为当前流行的深度学习框架，为我们提供了计算模型参数量的工具和方法。下面将通过两个示例，详细展示如何在PyTorch中计算模型的参数量。 示例一：基础模型参数量计算 首先，我们创建一个简单的PyTorch模型，

一、安装torchsummary库 pip install torchsummary 二、代码 import torchvision.models as modelsfrom torchsummary import summarymodel = models.AlexNet()model.to('cuda')summary(model,(3,224, 224))

一. torchsummmary工具： 其主要是用来计算网络的计算参数等信息的，其大概的流程为： 安装指令： pip install torchsummary 使用方法： import torch, torchvisionmodel = torchvision.models.vggmodel = torchvision.models.vgg16()from torchsummary

文章目录 1. torchsummary2. 代码3. 结果 1. torchsummary 听说是一个大神写的开源插件，实在是太牛逼了，以前只有TensorFlow有，现在pytorch也有了。 torchsummay_github链接 2. 代码 # -*- coding: utf-8 -*-# @Project: zc# @Author: zc# @File na

深度学习基础知识 使用torchsummary、netron、tensorboardX查看模参数结构 1、直接打印网络参数结构2、采用torchsummary检测、查看模型参数结构3、采用netron检测、查看模型参数结构3、使用tensorboardX 1、直接打印网络参数结构 import torch.nn as nnfrom torchsummary import sum