Skip to content

torchsummary 介绍

概述

torchsummary 是一个专为 PyTorch 设计的轻量级库，提供类似于 Keras 中 model.summary() 的功能，用于可视化模型结构和参数信息。它能够帮助开发者快速了解模型的层级结构、参数数量、输出形状等关键信息，从而更高效地调试和优化模型。

核心功能

  1. 模型结构可视化：清晰展示每一层的类型、输出形状和参数数量。
  2. 参数统计：统计模型的总参数量、可训练参数量和非可训练参数量。
  3. 内存占用估算：估算模型的内存占用。
  4. 多输入支持：支持多输入模型。
  5. 自定义输出格式：可配置显示的列和显示深度。
  6. 兼容性：支持 CPU 和 GPU 设备。

使用方法

  1. 安装：
pip install torchsummary
  1. 基本使用：
from torchsummary import summary

model = YourModel()
summary(model, input_size=(channels, H, W))

其中，input_size 参数指定模型输入的维度。

应用场景

  • 模型调试：检查输入输出维度是否匹配，优化模型设计。
  • 性能优化：通过参数统计和内存占用估算，优化模型性能。
  • 学习与教学：帮助初学者快速理解模型结构。
  • 多任务模型开发：支持多输入模型，适用于复杂的深度学习任务。

优势

  • 简单易用：只需一行代码即可生成模型摘要。
  • 信息全面：提供丰富的模型信息，包括参数数量、输出形状、内存占用等。
  • 灵活性高：支持多种模型结构和输入类型。

torchsummary 是 PyTorch 开发者在构建和调试模型时不可或缺的工具，能够显著提高开发效率和模型质量。