使用torchsummary在我的印象中是不会出什么问题的,因为主要就是查看主干网络的输入输出,基本不会出任何问题。

很不幸,当我使用torchsummary来查看YOLOV5的输出结构时,我遇到了问题:AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘。

查看torchsummary的源码,发现处理input的方法都是粗暴使用如下语句:
summary[m_key]["input_shape"] = list(input[0]
文章讲述了在使用torchsummary库分析YOLOV5模型时遇到的问题,即当输入和输出包含list或tuple时,torchsummary的默认处理方式导致AttributeError。作者提出了针对list和tuple类型的解决方案,但实施后发现输出中的tuple和list结构仍需额外处理。
使用torchsummary在我的印象中是不会出什么问题的,因为主要就是查看主干网络的输入输出,基本不会出任何问题。

很不幸,当我使用torchsummary来查看YOLOV5的输出结构时,我遇到了问题:AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘。

查看torchsummary的源码,发现处理input的方法都是粗暴使用如下语句:
summary[m_key]["input_shape"] = list(input[0]
1931
5749
3076