pytorchネットワークの構造が可視化、netron tensorboardx

pytorchネットワークの構造が可視化、netron tensorboardx

この道具を借りて导入できるウィンドウズのソフトのように、すでに訓練すれば良いモデル加権重一ボタン生成

以下は私の一つの模型を、この道具の可視化の結果をただ現在同ツールonnxに対して支持がよくて、しかしpytorch権

以下のコードはresnet18−5 c106cde . pth転換resnet18 . onnx

# -- coding: utf-8 --
import io
import torch
import torch.onnx
import torchvision


device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")


def pth2onnx():
    model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
    # pth_file = 'resnet18-5c106cde.pth'
    # model.load_state_dict(torch.load(pth_file, map_location=device))
    model.to(device)

    # data type n*c*h*w
    dummy_input = torch.randn(1, 3, 256, 256)
    dummy_input = dummy_input.to(device)
    input_names = ['actual_input']
    output_names = ['output']
    torch.onnx.export(model, dummy_input, 'resnet18.onnx', verbose=True, input_names=input_names,
                      output_names=output_names)


if __name__ == '__main__':
    pth2onnx()

resnet18見取り図ネットワーク

私が今见た下visdom pytorchのネットワークの実現構造の取り立ては难し、stackflowで多くの人が、

1 . tensorboardx简介

tensorboardx事業の経路:https://github.com/lanpa/tensorb

tensorboardxはtensorboardの思想に基づいて书tensorboard events

tensorboardxとともにフォーラムみんな給食問題提起を持つ問題を解決し、フォーラムの住所:https://github

参考資料

  1. https://blog.csdn.net/xiaoxifei/article/details/82735355
  2. https://blog.csdn.net/lei19880402/article/details/103721362
ソースネットワーク 戻る