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[人工智能]使用Tensorboard来绘制、展示神经网络结构【学习笔记】

代码如下

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter


class Mioird(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Mioird,self).__init__()
        # self.conv1 = Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1,padding=2)
        # self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=2)
        # self.conv2 = Conv2d(in_channels=32,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1,padding=2)
        # self.maxpool2 = MaxPool2d(kernel_size=2)
        # self.conv3 = Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=5,stride=1,padding=2)
        # self.maxpool3 = MaxPool2d(kernel_size=2)
        # self.flatten = Flatten()
        # self.linear1 = Linear(1024,64)
        # self.linear2 = Linear(64,10)

        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            MaxPool2d(kernel_size=2),
            Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            MaxPool2d(kernel_size=2),
            Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            MaxPool2d(kernel_size=2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),
            Linear(64, 10)
        )

    def forward(self,x):
        # x = self.conv1(x)
        # x = self.maxpool1(x)
        # x = self.conv2(x)
        # x = self.maxpool2(x)
        # x = self.conv3(x)
        # x = self.maxpool3(x)
        # x = self.flatten(x)
        # x = self.linear1(x)
        # x = self.linear2(x)
        x = self.model1(x)
        return x

mioird = Mioird()
input = torch.ones((64,3,32,32))
output = mioird(input)

writer = SummaryWriter("logs")
writer.add_graph(mioird,input)
writer.close()

关键语句:

writer = SummaryWriter("logs")
writer.add_graph(mioird,input)
writer.close()

运行程序后,在Terminal创建一个窗口,并输入

tensorboard --logdir=logs

运行结果如下:

?双击网址,进入Tensorboard

双击Mioird(我所创建的网络名称是Mioird)可以看到网络内部结构

感谢B站UP主【我是土堆】老师传授的小技巧!?

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加:2022-01-28 11:54:55  更:2022-01-28 11:55:13 
 
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