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1  HiddenLayer

创建一个简单的网络

import torch
import torch.nn as nnimport hiddenlayer as h
class ConvNet(nn.Module):def __init__(self):super(ConvNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 16, 3, 1, 1),nn.ReLU(),nn.AvgPool2d(2, 2))self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(16, 32, 3, 1, 1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2, 2))self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(32 * 7 * 7, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, 64),nn.ReLU())self.out = nn.Linear(64, 10)def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.fc(x)output = self.out(x)return output

输出网络结构：

MyConvNet = ConvNet()
print(MyConvNet)

输出结果：

ConvNet((conv1): Sequential((0): Conv2d(1, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(1): ReLU()(2): AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0))(conv2): Sequential((0): Conv2d(16, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(1): ReLU()(2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False))(fc): Sequential((0): Linear(in_features=1568, out_features=128, bias=True)(1): ReLU()(2): Linear(in_features=128, out_features=64, bias=True)(3): ReLU())(out): Linear(in_features=64, out_features=10, bias=True)
)

 通过HiddenLayer可视化网络

安装HiddenLayer

pip install hiddenlayer

绘制的基本程序如下：

import hiddenlayer as hvis_graph = h.build_graph(MyConvNet, torch.zeros([1 ,1, 28, 28]))   # 获取绘制图像的对象vis_graph.theme = h.graph.THEMES["blue"].copy()     # 指定主题颜色vis_graph.save("./demo1.png")   # 保存图像的路径

2 PyTorchViz

安装库：

pip install torchviz

只使用可视化函数make_dot()来获取绘图对象，基本使用和HiddenLayer差不多，不同的地方在于PyTorch绘图之前可以指定一个网络的输入值和预测值。

from torchviz import make_dot
x = torch.randn(1, 1, 28, 28).requires_grad_(True)  # 定义一个网络的输入值
y = MyConvNet(x)    # 获取网络的预测值​
MyConvNetVis = make_dot(y, params=dict(list(MyConvNet.named_parameters()) + [('x', x)]))
MyConvNetVis.format = "png"
# 指定文件生成的文件夹
MyConvNetVis.directory = "data"
# 生成文件
MyConvNetVis.view()

打开与上述代码相同根目录下的data文件夹，里面会有一个.gv文件和一个.png文件，其中的.gv文件是Graphviz工具生成图片的脚本代码，.png是.gv文件编译生成的图片，直接打开.png文件就行。

默认情况下，上述程序运行后会自动打开.png文件

 

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参考：

PyTorch下的可视化工具 - 知乎