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Python如何加载模型并查看网络

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加载模型是深度学习模型训练后执行的重要步骤。在Python中，我们可以通过使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来加载模型，并查看网络结构。下面是Python加载模型并查看网络的完整攻略：

1. 载入模型

在Python中载入模型需要用到PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。这里以PyTorch为例。首先，我们需要首先安装PyTorch。然后，通过以下代码载入模型：

import torch
from torchvision import models

# 载入vgg16神经网络模型
model = models.vgg16(pretrained=True)

通过这段代码，我们成功载入了一个预训练的vgg16模型。

2. 查看网络结构

在PyTorch中，我们可以通过以下代码来查看网络结构：

print(model)

这样就会将模型的结构打印出来。我们可以看到模型由多个网络层组成，每层都有名称、输入、输出和参数等信息。这些信息可以帮助我们更好地理解模型的结构。

3. 可视化网络结构

除了通过打印方式查看网络结构外，我们还可以通过可视化方式更清楚地了解网络结构。这里提供两个示例说明。

示例1：使用graphviz可视化模型

我们可以使用graphviz库将模型可视化。具体步骤如下：

import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from graphviz import Digraph

# 定义可视化函数
def make_dot(var, params=None):
    """
    通过graphviz将网络可视化，需要安装graphviz
    """
    param_map = {id(v): k for k, v in params.items()}
    dot = Digraph()
    node_attr = dict(style='filled',
                     shape='box',
                     align='left',
                     fontsize='12',
                     ranksep='0.1',
                     height='0.2')
    dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__), node_attr)
    if isinstance(var, nn.Module):
        for i, p in var._parameters.items():
            if p is not None:
                dot.node(str(id(p)), param_map[id(p)], node_attr)
                dot.edge(str(id(p)), str(id(var)))
        for sub_var in var.children():
            dot.edge(str(id(sub_var)), str(id(var)))
            sub_dot = make_dot(sub_var, params)
            dot.subgraph(sub_dot)
    elif isinstance(var, Variable):
        if var.creator is not None:
            dot.edge(str(id(var.creator)), str(id(var)))
            for sub_var in var.inputs():
                dot.edge(str(id(sub_var)), str(id(var)))
                sub_dot = make_dot(sub_var, params)
                dot.subgraph(sub_dot)
    return dot

# 将模型输出到一个虚拟变量中，并将其可视化
x = Variable(torch.randn(1, 3, 224, 224))
y = model(x)
params = dict(model.named_parameters())
vis_graph = make_dot(y, params=params)
vis_graph.view()

通过上面的代码，我们使用graphviz成功将载入的vgg16模型可视化出来。

示例2：使用PyTorch中的工具箱

我们还可以使用PyTorch中自带的可视化工具箱。具体步骤如下：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 将模型输出到tensorboard中，并通过tensorboard可视化
writer = SummaryWriter()
x = Variable(torch.randn(1, 3, 224, 224))
y = model(x)
writer.add_graph(model, y)
writer.close()

通过上述代码，我们成功将模型输出到tensorboard中，并可以通过tensorboard进行可视化。

以上就是Python加载模型并查看网络的完整攻略。

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