今天使用hiddenlayer測試了下retinanet網絡的可視化。
首先，安裝hiddlayer，直接pip pip install git+https://github.com/waleedka/hiddenlayer.git
然后在終端加載模型并顯示：

import model, torch import hiddenlayer as hlretinanet = model.resnet18(num_classes=100, pretrained=True).cuda() x = torch.rand((1, 3, 224, 224)).cuda().float() ann = torch.tensor([[[20.0, 30.0, 53.2, 33.3, 32.0]]]).cuda().float() hl.build_graph(retinanet, [x, ann]) hl.save('/home/willer/model.pdf')

模型太復雜了，放在這里了。
昨天晚上對比著模型結構的pdf和代碼又看了下，發現還是很有用的，起碼對網絡的數據流動的認識更加清晰了。

轉載于:https://www.cnblogs.com/zi-wang/p/9958248.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch 网络可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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