大家还是直接看代码吧~
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()))
补充:PyTorch查看网络模型的参数量PARAMS和FLOPS等
在PyTorch中,可以使用torchstat这个库来查看网络模型的一些信息,包括总的参数量params、MAdd、显卡内存占用量和FLOPs等。
示例代码如下:
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:
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。