Pytorch网络结构可视化
PyTorch 是一款非常强大的深度学习框架，被广泛地应用于各种深度学习任务中。PyTorch 的优点不仅仅在于其强大的自动求导功能，还在于其方便易用的网络建模功能。在 PyTorch 中，我们可以用简单的代码即可创建复杂的神经网络，并且可以方便地进行可视化与调试。
网络结构可视化是深度学习中非常重要的一个环节，它能够帮助我们更好地理解和调试深度学习模型。在 PyTorch 中，我们可以使用第三方库来轻松地对神经网络进行可视化，常用的可视化库包括 TensorBoardX 和 Graphviz。本文将介绍如何通过这两个库来实现 PyTorch 网络结构可视化。
TensorBoardX 可视化
TensorBoardX 是 TensorFlow 中的一个可视化工具，它可以将 PyTorch 模型的结构、训练过程等信息可视化在 TensorBoard 中。为了方便使用 TensorBoardX，我们需要先安装它，可以通过 pip 指令进行安装：
安装好 TensorBoardX 后，我们可以按照如下流程来可视化我们的模型：
1. 定义模型结构
首先，我们需要定义我们的模型结构。假设我们有一个简单的网络结构，包含两个卷积层和两个全连接层，可以通过如下代码来定义：
import torch.nn as nn class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 32 * 32, out_features=256) self.fc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = nn.functional.relu(x) x = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2) x = self.conv2(x) x = nn.functional.relu(x) x = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2) x = x.view(-1, 32 * 32 * 32) x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) return x这个网络结构包含了两个卷积层和两个全连接层，其中激活函数都是 relu 函数。在 forward 函数中，先后应用了两个卷积层和池化层，并将最后输出结果进行了 reshape 处理后接入两个全连接层。
2. 定义可视化
接下来，我们需要定义可视化。TensorBoardX 提供了两种可视化方式，一种是使用 SummaryWriter 对象进行可视化，另一种是将模型导入 TensorBoard 中。这里我们选择 种方式。我们可以先在代码开头导入 SummaryWriter：
from tensorboardX import SummaryWriter然后，在训练过程之前，定义一个 SummaryWriter 对象：
writer = SummaryWriter('./logs')3. 可视化模型结构
我们可以使用 add_graph 方法将模型结构可视化到 TensorBoard 中：
model = MyNet() writer.add_graph(model, (torch.rand(1, 3, 32, 32), ))其中， 个参数是模型，第二个参数是模型的输入，需要放到一个元组中，表示输入张量的形状。
4. 可视化参数分布
我们可以使用 add_histogram 方法将模型参数的分布可视化到 TensorBoard 中：
for name, param in model.named_parameters(): writer.add_histogram(name, param.clone().cpu().data.numpy(), global_step=1)上述代码中，name 参数表示参数的名称，param 参数表示参数本身，global_step 参数表示当前迭代的次数。需要注意的是，我们需要将参数的数据从 GPU 上的张量转移到 CPU 上的 numpy 数组。
5. 可视化损失值和准确率
我们可以使用 add_scalar 方法将每次迭代的损失值和准确率可视化到 TensorBoard 中：
writer.add_scalar('Loss', loss.item(), global_step=step) writer.add_scalar('Accuracy', accuracy, global_step=step)其中，Loss 表示损失值，accuracy 表示准确率，global_step 表示当前迭代的次数。
6. 启动 TensorBoard
所有的代码写完之后，我们需要在命令行中输入以下命令来启动 TensorBoard：
然后在浏览器里输入以下地址查看可视化结果：
Graphviz 可视化
Graphviz 是一款流程图可视化工具，可以将我们的模型结构以图像的形式展现出来。为了方便使用 Graphviz，我们需要先安装它，可以通过以下命令来安装：
安装好 Graphviz 之后，我们可以按照如下流程来可视化我们的模型：
1. 定义模型结构
我们可以使用上一节的模型结构来演示，这里就不再赘述。
2. 安装 pydot 和 graphviz
Graphviz 可视化需要使用 pydot 库和 graphviz 软件，我们需要用 pip 安装 pydot 库，和 linux 下用 apt-get 安装 graphviz 软件。
3. 可视化模型结构
在 PyTorch 中，我们可以使用 make_dot 方法将模型结构可视化为 Graphviz 图像：
首先在 beginning 导入：
from torch.autograd import Variable from graphviz import Digraph import torch.nn as nn import torch然后定义方法 make_dot（这个不需要详细解释，可以不用太关注具体实现，主要是使用前面章节的 make_dot_from_trace 函数）
`python
def make_dot(var, params=None):
""" Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph
Parameters
----------
var : torch.Tensor or torch.autograd.Variable
params : dict
Dict of (name, Variable) to add names to node that require gradident
"""
if params is not None:
#assert False
param_map = {id(v): k for k, v in params.items()}
node_attr = dict(style='filled',
shape='box',
align='left',
fontsize='12',
ranksep='0.1',
height='0.2')
dot = Digraph(node_attr=node_attr, graph_attr=dict(size="12,12"), format='png')
seen = set()
def size_to_str(size):
return '('+(', ').join(map(str, size))+')'
def add_nodes(var):
if var not in seen:
if torch.is_tensor(var):
dot.node(str(id(var)), size_to_str(var.size()), fillcolor='lightblue')
elif hasattr(var, 'variable'):
u = var.variable
name = param_map[id(u)] if params is not None else ''
node_name = '{}
{}'.format(name, size_to_str(u.size()))
dot.node(str(id(var)), node_name, fillcolor='lightblue')
elif var._is_view():
dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__), fillcolor='orange')
else:
dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__))
seen.add(var)
if hasattr(var, 'next_functions'):
for u in var.next_functions:
if u[0] is not None:
dot.edge(str(id(u[0])), str(id(var)))
add_nodes(u[0])
if hasattr(var, 'saved_tensors'):
for t in var.saved_tensors: