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


以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
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