Pytorchでモデル構築するとき、torchsummaryがマジ使える件について - Qiita

はじめに 自分でモデルを構築していて、いつも全結合層につなぐ前に「あれ、インプットの特徴量っていくつだ?」ってなります。よくprint(model)と打つとモデルの構造は理解できるが、FeatureMapのサイズまでは確認出来ません。そこで便利なのがtorchsummaryというものです。 torchsummaryは何者か? 簡単に言うと、特徴マップのサイズを確認できるものです。 どのようにtorchsummaryを使うか まずはモデルを作ります 今回は以下の簡単なモデルを作りました。 クラス分類するまでは書いていません。 畳み込み➡︎BN➡︎ReLU➡︎pooling➡︎ 畳み込み➡︎BN➡︎ReLU➡︎pooling➡︎ 畳み込み➡︎GlobalAveragePooling import torch import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Mo

[okapiajohnstoni]

すげー便利[Pytorch]