在機器學習的代碼調試過程中，網(wǎng)絡參數(shù)總量是一個重要的參考數(shù)值。那么在pytorch中怎么查看網(wǎng)絡參數(shù)總量呢？接下來的這篇文章帶你了解。
大家還是直接看代碼吧~
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()))
補充：PyTorch查看網(wǎng)絡模型的參數(shù)量PARAMS和FLOPS等
在PyTorch中，可以使用torchstat這個庫來查看網(wǎng)絡模型的一些信息，包括總的參數(shù)量params、MAdd、顯卡內存占用量和FLOPs等。
示例代碼如下：
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：
以上就是pytorch中怎么查看網(wǎng)絡參數(shù)總量的全部內容，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持W3Cschool。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
