怎么在pytorch中查看网络参数总量

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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()))

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 statfrom torchvision.models import resnet50, resnet101, resnet152, resnext101_32x8dmodel = resnet50()stat(model, (3, 224, 224))

打印信息如下：

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

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