使用pytorch怎么实现模型可视化-创新互联
今天就跟大家聊聊有关使用pytorch怎么实现模型可视化,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
在万载等地区,都构建了全面的区域性战略布局,加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力,以专注、极致的服务理念,为客户提供成都做网站、网站制作 网站设计制作按需网站设计,公司网站建设,企业网站建设,高端网站设计,网络营销推广,成都外贸网站建设,万载网站建设费用合理。一. visualize.py
from graphviz import Digraph import torch from torch.autograd import Variable def make_dot(var, params=None): """ Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph Blue nodes are the Variables that require grad, orange are Tensors saved for backward in torch.autograd.Function Args: var: output Variable params: dict of (name, Variable) to add names to node that require grad (TODO: make optional) """ if params is not None: assert isinstance(params.values()[0], Variable) param_map = {id(v): k for k, v in params.items()} node_attr = dict(style='filled', shape='box', align='left', fontsize='12', ranksep='0.1', height='0.2') dot = Digraph(node_attr=node_attr, graph_attr=dict(size="12,12")) seen = set() def size_to_str(size): return '('+(', ').join(['%d' % v for v in size])+')' def add_nodes(var): if var not in seen: if torch.is_tensor(var): dot.node(str(id(var)), size_to_str(var.size()), fillcolor='orange') elif hasattr(var, 'variable'): u = var.variable name = param_map[id(u)] if params is not None else '' node_name = '%s\n %s' % (name, size_to_str(u.size())) dot.node(str(id(var)), node_name, fillcolor='lightblue') else: dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__)) seen.add(var) if hasattr(var, 'next_functions'): for u in var.next_functions: if u[0] is not None: dot.edge(str(id(u[0])), str(id(var))) add_nodes(u[0]) if hasattr(var, 'saved_tensors'): for t in var.saved_tensors: dot.edge(str(id(t)), str(id(var))) add_nodes(t) add_nodes(var.grad_fn) return dot
二. 使用步骤
import torch from torch.autograd import Variable from models import * from visualize import make_dot x = Variable(torch.rand(1, 3, 256, 256)) model = GeneratorUNet() y = model(x) g = make_dot(y) g.view()
三. 效果展示
看完上述内容,你们对使用pytorch怎么实现模型可视化有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。
当前标题:使用pytorch怎么实现模型可视化-创新互联
网站网址:http://scjbc.cn/article/dhdcip.html