Day38 模型可视化与推理

@浙大疏锦行

一、模型可视化

1. nn.model自带的方法

python 复制代码

#  nn.Module 的内置功能，直接输出模型结构
print(model)

python 复制代码

# nn.Module 的内置功能，返回模型的可训练参数迭代器
for name, param in model.named_parameters():
    print(f"Parameter name: {name}, Shape: {param.shape}")

可以将模型中带有weight的参数（即权重）提取出来，并转为 numpy 数组形式，对其计算统计分布，并且绘制可视化图表

python 复制代码

# 提取权重数据
import numpy as np
weight_data = {}
for name, param in model.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        weight_data[name] = param.detach().cpu().numpy()
 
# 可视化权重分布
fig, axes = plt.subplots(1, len(weight_data), figsize=(15, 5))
fig.suptitle('Weight Distribution of Layers')
 
for i, (name, weights) in enumerate(weight_data.items()):
    # 展平权重张量为一维数组
    weights_flat = weights.flatten()
    
    # 绘制直方图
    axes[i].hist(weights_flat, bins=50, alpha=0.7)
    axes[i].set_title(name)
    axes[i].set_xlabel('Weight Value')
    axes[i].set_ylabel('Frequency')
    axes[i].grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
 
plt.tight_layout()
plt.subplots_adjust(top=0.85)
plt.show()
 
# 计算并打印每层权重的统计信息
print("\n=== 权重统计信息 ===")
for name, weights in weight_data.items():
    mean = np.mean(weights)
    std = np.std(weights)
    min_val = np.min(weights)
    max_val = np.max(weights)
    print(f"{name}:")
    print(f"  均值: {mean:.6f}")
    print(f"  标准差: {std:.6f}")
    print(f"  最小值: {min_val:.6f}")
    print(f"  最大值: {max_val:.6f}")
    print("-" * 30)

2. torchsummary库的summary方法

python 复制代码

from torchsummary import summary
# 打印模型摘要，可以放置在模型定义后面
summary(model, input_size=(4,))

3. torchinfo库的summary方法

torchinfo 是提供比 torchsummary 更详细的模型摘要信息，包括每层的输入输出形状、参数数量、计算量等。

python 复制代码

from torchinfo import summary
summary(model, input_size=(4, ))

二、进度条功能

tqdm这个库最核心的逻辑如下

1. 手动更新

python 复制代码

from tqdm import tqdm  # 先导入tqdm库
import time  # 用于模拟耗时操作
 
# 创建一个总步数为10的进度条
with tqdm(total=10) as pbar:  # pbar是进度条对象的变量名
    # pbar 是 progress bar（进度条）的缩写，约定俗成的命名习惯。
    for i in range(10):  # 循环10次（对应进度条的10步）
        time.sleep(0.5)  # 模拟每次循环耗时0.5秒
        pbar.update(1)  # 每次循环后，进度条前进1步

2. 自动更新

python 复制代码

from tqdm import tqdm
import time
 
# 直接将range(3)传给tqdm，自动生成进度条
# 这个写法我觉得是有点神奇的，直接可以给这个对象内部传入一个可迭代对象，然后自动生成进度条
for i in tqdm(range(3), desc="处理任务", unit="epoch"):
    time.sleep(1)