pytorch:一行代码查看网络参数总量

最新推荐文章于 2024-04-05 13:34:48 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CV_YOU/article/details/85002754
本文展示了如何使用Python代码统计生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的参数数量，这对于理解深度学习模型的复杂度至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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()))
从零实现诗词GPT大模型：pytorch框架介绍
Loader's Blog
04-14 575
专栏规划:因为咱们本系列文章主要基于深度学习框架pytorch进行，所以在正式开始之前，现对pytorch框架进行一个简单的介绍，主要面对深度学习或者pytorch还不熟悉的朋友。
Pytorch入门+实战系列四： Pytorch语言模型
Miracle8070
07-21 2943
Pytorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html? 1. 写在前面 今天开始，兼顾Pytorch学习， 如果刚刚接触深度学习并且想快速搭建神经网络完成任务享受快感，当然是Keras框架首选，但是如果想在深度学习或人工智能这条路上走的更远，只有Keras就显得有点独木难支，这时候我们需要一个更加强大的框架，这里我想学习Pytorch，它代码通俗易懂，接近Python原生，学起来也容易一些，所以接下来会整理自己在快速入门Pytorch道路上的所见所得，
pytorch 实现查看网络中的参数
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现查看网络中的参数，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch查看网络参数总个数
Mr_Lowbee的博客
04-16 653
print("Total number of paramerters in networks is {} ".format(sum(x.numel() for x in net.parameters()))) 其中net是代码中的网络模型
PyTorch查看网络模型的参数量params和FLOPs等
一个菜鸟的奋斗
08-28 1万+
在Pytorch中，可以使用torchstat这个库来查看网络模型得一些信息，包括总的参数量params、MAdd、显卡内存占用量和FLOPs等。 示例代码如下： 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： ...
pytorch打印网络参数量
qq_37668436的博客
04-30 1172
函数： def model_info(model): # Plots a line-by-line description of a PyTorch model n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) # number parameters n_g = sum(x.numel() for x in model.parameters() if x.requires_grad) # number gradients prin
Pytorch 查看网络模型参数
程序员深度学习
11-16 6531
可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数（包括通过继承得到的父类中的参数） 代码如下: import torch # 引入torch.nn并指定别名 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): d...
Pytorch / RNN经典案例代码解析
zhou_yh_的博客
01-30 935
RNN实现原理可参考。
Python-pytorch统计模型参数量
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
03-16 2224
目录 1、简介 2、模型参数量内部的计算方法 模型复杂度的衡量 硬件性能的衡量 模型复杂度的计算公式 3、模型参数量统计打印 简单方法 详细输出(以AlexNet为例） 第三方工具stat 第三方工具OpCouter 1、简介 最近学习代码的过程中，看到下面这么一样代码，不晓得什么意思，于是开始学习，发现是在统计全部的模型参数量。 for run in range(args.runs): if run == 0: ..
深度学习pytorch实战第P2周:CIFAR10彩色图片识别
m0_55259388的博客
04-05 2310
深度学习第二例，CIFAR10彩色图片识别，全文1W+字，带你领略卷积神经网络之美，让你真正跑通你的第一个pytorch案例
pytorch 计算网络参数
qq_44965314的博客
12-08 549
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_42926076/article/details/99678948 #网络参数数量 def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net.parameters()) trainable_num = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_gr
pytorch-查看网络参数
huihui__huihui的博客
08-09 4221
Pytorch（六）(模型参数的遍历)——net.parameters() & net.named_parameters() & net.state_dict()
pytorch查看网络中的参数
热门推荐
Deep Learning and NLP Farm
07-11 2万+
可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数（包括通过继承得到的父类中的参数） 可示例代码如下： params = list(model.named_parameters()) (name, param) = params[28] print(name) print(param.grad) print...
PyTorch网络及参数查看
lzfshub
08-03 2140
1. 查看网络 # 1. 直接打印网络 print(model) # 2. 打印网络及按名称查看子网络 for name, module in net.named_modules(): print(name, module) # 3. 按名称查看子网络 for name, module in net.named_children(): print(name, module) # 4. 使用第三方工具库 # 使用 pip install torchsummary import torch im
pytorch 获取模型的参数数量
edward_zcl的博客
11-17 500
# Find total parameters and trainable parameters total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print(f'{total_params:,} total parameters.') total_trainable_params = sum(p.numel() for p...
Pytorch统计参数网络参数数量
qq_34535410的博客
04-30 1万+
def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net.parameters()) trainable_num = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) return {'Total': total_num, ...
论文解读|【Densenet】密集连接的卷积网络（附Pytorch代码讲解）
zerone_zjp的博客
09-26 598
https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/83958802
pytorch 学习之：冻结某些网络层参数；查看可训练的参数数量
qq_42902997的博客
10-26 3695
【代码】pytorch 学习之：冻结某些网络层参数；查看可训练的参数数量。
pytorch统计模型参数量并输出
xidaoliang的博客
05-18 2841
pytorch模型参数统计
Pytorch Split库
最新发布
02-28
下面给出一段Python代码来展示如何利用此方法实现张量的合理分区： ```python import torch # 创建一个简单的二维张量 t2 = torch.arange(12).view(4, 3) print("原始张量:") print(t2) # 使用split函数对上述...
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