pytorch模型结构可视化,可显示每层的尺寸
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最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch。模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法 (推荐用4) 。
1. torch .pt -> netron
netron是一个专门可视化模型的工具,支持很多格式,很自然的就是用它直接显示torch保存的模型。但是实际上...
显示成了上图,基本上没什么用。
2. 网上说的比较多的几种方式
a. tensorboardx 画出来的比较丑
b. tensorwatch 支持的torch版本低,容易出错
c. graphviz 实测yolov5异常。。
3. torch->caffe->netron
caffe支持的操作不够多,转换很容易碰到不支持的情况
4. torch->onnx->netron
pytorch对onnx支持的比较好,直接有导出接口。
torch.onnx.export...
但这样直接转出来的onnx进行显示没有每一层的输入大小,如下图,还是不方便看。
我们可以将导出的onnx进行以下操作:
import onnx
from onnx import shape_inference
model = 'best.onnx'
onnx.save(onnx.shape_inference.infer_shapes(onnx.load(model)), model)
再用netron进行显示即可得到,用这种结构图学习就好多了:
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