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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查看網絡模型的參數量PARAMS和FLOPS等
在PyTorch中,可以使用torchstat這個庫來查看網絡模型的一些信息,包括總的參數量params、MAdd、顯卡內存占用量和FLOPs等。
from torchstat import stat from torchvision.models import resnet50, resnet101, resnet152, resnext101_32x8d model = resnet50() stat(model, (3, 224, 224))
1.PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架;2.設計追求最少的封裝;3.設計符合人類思維,它讓用戶盡可能地專注于實現自己的想法;4.與google的Tensorflow類似,FAIR的支持足以確保PyTorch獲得持續的開發更新;5.PyTorch作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單
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