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Python 整理3种查看神经网络结构的方法

news 来源：原创 2025/8/23 19:08:51

1. 网络结构代码

import torch
import torch.nn as nn# 定义Actor-Critic模型
class ActorCritic(nn.Module):def __init__(self, state_dim, action_dim):super(ActorCritic, self).__init__()self.actor = nn.Sequential(# 全连接层，输入维度为 state_dim，输出维度为 256nn.Linear(state_dim, 64),nn.ReLU(),nn.Linear(64, action_dim),# Softmax 函数，将输出转换为概率分布，dim=-1 表示在最后一个维度上应用 Softmaxnn.Softmax(dim=-1))self.critic = nn.Sequential(nn.Linear(state_dim, 64),nn.ReLU(),nn.Linear(64, 1))def forward(self, state):policy = self.actor(state)value = self.critic(state)return policy, value# 参数设置
state_dim = 1
action_dim = 2model = ActorCritic(state_dim, action_dim)

2. 查看结构

2.1 直接打印模型

print(model)

输出：

ActorCritic((actor): Sequential((0): Linear(in_features=1, out_features=64, bias=True)(1): ReLU()(2): Linear(in_features=64, out_features=2, bias=True)(3): Softmax(dim=-1))(critic): Sequential((0): Linear(in_features=1, out_features=64, bias=True)(1): ReLU()(2): Linear(in_features=64, out_features=1, bias=True))
)

2.2 可视化网络结构（需要安装 torchviz 包）

安装 torchsummary 包：

$ pip install torchsummary

python 代码：

from torchviz import make_dot# 创建一个虚拟输入
x = torch.randn(1, state_dim)
# 生成计算图
dot = make_dot(model(x), params=dict(model.named_parameters()))
dot.render("actor_critic_model", format="png")  # 保存为PNG图片

输出 actor_critic_model

digraph {graph [size="12,12"]node [align=left fontname=monospace fontsize=10 height=0.2 ranksep=0.1 shape=box style=filled]140281544075344 [label="(1, 2)" fillcolor=darkolivegreen1]140281544213744 [label=SoftmaxBackward0]140281544213840 -> 140281544213744140281544213840 [label=AddmmBackward0]140281544213600 -> 140281544213840140285722327344 [label="actor.2.bias(2)" fillcolor=lightblue]140285722327344 -> 140281544213600140281544213600 [label=AccumulateGrad]140281544214032 -> 140281544213840140281544214032 [label=ReluBackward0]140281544213984 -> 140281544214032140281544213984 [label=AddmmBackward0]140281544214176 -> 140281544213984140285722327024 [label="actor.0.bias(64)" fillcolor=lightblue]140285722327024 -> 140281544214176140281544214176 [label=AccumulateGrad]140281544214224 -> 140281544213984140281544214224 [label=TBackward0]140281543934832 -> 140281544214224140285722327264 [label="actor.0.weight(64, 1)" fillcolor=lightblue]140285722327264 -> 140281543934832140281543934832 [label=AccumulateGrad]140281544213648 -> 140281544213840140281544213648 [label=TBackward0]140281544214080 -> 140281544213648140285722327184 [label="actor.2.weight(2, 64)" fillcolor=lightblue]140285722327184 -> 140281544214080140281544214080 [label=AccumulateGrad]140281544213744 -> 140281544075344140285722328704 [label="(1, 1)" fillcolor=darkolivegreen1]140281544213888 [label=AddmmBackward0]140281544214368 -> 140281544213888140285722328064 [label="critic.2.bias(1)" fillcolor=lightblue]140285722328064 -> 140281544214368140281544214368 [label=AccumulateGrad]140281544214128 -> 140281544213888140281544214128 [label=ReluBackward0]140281544214464 -> 140281544214128140281544214464 [label=AddmmBackward0]140281544214512 -> 140281544214464140285722327424 [label="critic.0.bias(64)" fillcolor=lightblue]140285722327424 -> 140281544214512140281544214512 [label=AccumulateGrad]140281544214560 -> 140281544214464140281544214560 [label=TBackward0]140281544214704 -> 140281544214560140285722327504 [label="critic.0.weight(64, 1)" fillcolor=lightblue]140285722327504 -> 140281544214704140281544214704 [label=AccumulateGrad]140281544213696 -> 140281544213888140281544213696 [label=TBackward0]140281544214272 -> 140281544213696140285722327584 [label="critic.2.weight(1, 64)" fillcolor=lightblue]140285722327584 -> 140281544214272140281544214272 [label=AccumulateGrad]140281544213888 -> 140285722328704
}

输出模型图片：
在这里插入图片描述

2.3 使用 summary 方法（需要安装 torchsummary 包）

安装 torchsummary 包：

pip install torchsummary

代码：

from torchsummary import summarydevice = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
model = model.to(device)
summary(model, input_size=(state_dim,))#查看模型参数
print("查看模型参数：")
for name, param in model.named_parameters():print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values: {param[:2]}...")

输出：

cuda:0
----------------------------------------------------------------Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================Linear-1                   [-1, 64]             128ReLU-2                   [-1, 64]               0Linear-3                    [-1, 2]             130Softmax-4                    [-1, 2]               0Linear-5                   [-1, 64]             128ReLU-6                   [-1, 64]               0Linear-7                    [-1, 1]              65
================================================================
Total params: 451
Trainable params: 451
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.00
Forward/backward pass size (MB): 0.00
Params size (MB): 0.00
Estimated Total Size (MB): 0.00
----------------------------------------------------------------
查看模型参数：
Layer: actor.0.weight | Size: torch.Size([64, 1]) | Values: tensor([[ 0.7747],[-0.0440]], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...
Layer: actor.0.bias | Size: torch.Size([64]) | Values: tensor([ 0.5995, -0.2155], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...
Layer: actor.2.weight | Size: torch.Size([2, 64]) | Values: tensor([[ 0.0373,  0.0851,  0.1000,  0.1060,  0.0387,  0.0479,  0.0127,  0.0696,0.0388,  0.0033,  0.1173, -0.1195, -0.0830,  0.0186,  0.0063, -0.0863,-0.0353,  0.0782, -0.0558,  0.0011, -0.0533,  0.1241,  0.0120, -0.0906,-0.0551, -0.0673, -0.1070,  0.0402, -0.0662,  0.0596, -0.0811,  0.0457,0.0349,  0.0564, -0.0155, -0.0404,  0.0843, -0.0978,  0.0459,  0.1097,-0.0858,  0.0736, -0.0067, -0.0756, -0.0363, -0.0525, -0.0426, -0.1087,-0.0611,  0.0420, -0.1038,  0.0402,  0.0065, -0.1217, -0.0467,  0.0383,-0.0217,  0.0283,  0.0800,  0.0228,  0.0415, -0.0473, -0.0199, -0.0436],[-0.1118, -0.0806, -0.0700, -0.0224,  0.0335, -0.0087,  0.0265, -0.1196,-0.0907, -0.0360,  0.0621, -0.0471, -0.0939, -0.0912, -0.1061,  0.1051,-0.0592, -0.0757,  0.0758, -0.1082, -0.0317,  0.1208, -0.0279, -0.0693,0.0920, -0.0318, -0.0476,  0.0236, -0.0761,  0.0591,  0.0862, -0.0712,0.0156, -0.1073,  0.1133,  0.0039, -0.0191,  0.0605, -0.0686, -0.1202,0.0962,  0.0581,  0.1145,  0.0741, -0.0993, -0.0987,  0.0939,  0.1006,0.0773, -0.0756, -0.1096,  0.0156, -0.0599,  0.0857,  0.1005, -0.0618,0.0474,  0.0066, -0.0531, -0.0479,  0.1136,  0.0356,  0.1169, -0.0023]],device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...
Layer: actor.2.bias | Size: torch.Size([2]) | Values: tensor([-0.0039,  0.0937], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...
Layer: critic.0.weight | Size: torch.Size([64, 1]) | Values: tensor([[0.5799],[0.0473]], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...
Layer: critic.0.bias | Size: torch.Size([64]) | Values: tensor([ 0.6507, -0.6974], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...
Layer: critic.2.weight | Size: torch.Size([1, 64]) | Values: tensor([[ 0.0738, -0.0370, -0.1010, -0.0333, -0.0595, -0.0172,  0.0928,  0.0815,0.1221, -0.0842,  0.0511,  0.0452, -0.0386, -0.0503, -0.0964,  0.0370,-0.0341, -0.0693, -0.0845,  0.0424, -0.0491, -0.0439, -0.0443,  0.0203,0.0960, -0.1178, -0.0836, -0.0144, -0.0576, -0.0851,  0.0461,  0.1160,0.0120,  0.1180,  0.0255,  0.1047, -0.0398,  0.0786,  0.1143,  0.0806,0.1125,  0.0267,  0.0534, -0.0318,  0.1125, -0.0727,  0.1169,  0.0120,-0.0178, -0.0845,  0.0069,  0.0194,  0.1188,  0.0481,  0.1077, -0.0840,0.1013,  0.0586, -0.0857, -0.0974, -0.0630,  0.0359, -0.0080, -0.0926]],device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...
Layer: critic.2.bias | Size: torch.Size([1]) | Values: tensor([0.0621], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)...

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深入浅出数据库规范化的三大范式

数据库的“成长之路”：从1NF到3NF的规范化进化在数据库的世界里，关系模式就像一个“孩子”，需要一步步学习“规矩”，才能健康成长。今天，我们就来聊聊数据库的规范化历程——从第一范式（1NF）出…...

编程日记 2025/8/18 20:14:19

精益数据分析（39/126）：SaaS与移动应用商业模式的关键要点剖析

精益数据分析（39/126）：SaaS与移动应用商业模式的关键要点剖析在创业和数据分析的探索之旅中，每一次深入研究不同的商业模式都是一次宝贵的学习机会。今天，依旧怀揣着与大家共同进步的期望，深入解读《精益…...

编程日记 2025/8/17 9:27:49

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】4.3 数据脱敏与安全（模糊处理/掩码技术）

👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路文章大纲 PostgreSQL数据脱敏实战：从模糊处理到动态掩码的全流程解析4.3 数据脱敏与安全：模糊处理与掩码技术深度实践4.3.1 数据脱敏的核心技术体系4.3.1.1 技…...

编程日记 2025/8/20 12:16:10

nginx面试题

nginx 返回状态码413 Nginx 状态码 413 表示“请求实体过大”（Request Entity Too Large），意味着客户端发送的请求体大小超过了服务器允许的限制。解决方法修改 Nginx 配置文件： 找到 Nginx 配置文件，通常位于 /etc…...

编程日记 2025/8/22 6:05:23

flink rocksdb状态说明

文章目录 1.默认情况2.flink中的状态3.RocksDB4.对比情况5.使用6.RocksDB架构7.参考文章8.总结提示：以下主要考虑flink 状态永久存储 rocksdb情况，做一些简单说明 1.默认情况当flink使用rocksdb存储状态时。无论是永久存储还是临时存储都可能会落盘写文件(如果没有配置存储…...

编程日记 2025/8/21 18:11:33

Linux | WEB服务器的部署及优化

一. web服务的常用知识 1.1 www www（World Wide Web）：即为万维网，常被称为“全球信息广播”。它是一种基于超文本和HTTP协议，能够将文字、图形、影像以及声音等多媒体信息，通过超链接的方式组织在一起&…...

编程日记 2025/8/21 18:18:44

Nginx正反向代理与正则表达式

目录一：正向代理 1.编译安装nginx 2.配置正向代理二：反向代理 1.配置nginx七层代理 2.配置nginx四层代理三：nginx 缓存 1.缓存功能的核心原理和缓存类型 2.代理缓存功能设置四：nginx rewrite 和正则表达式 1.Nginx…...

编程日记 2025/8/19 9:15:32

字节：LLM自动化证明工程基准

📖标题：APE-Bench I: Towards File-level Automated Proof Engineering of Formal Math Libraries 🌐来源：arXiv, 2504.19110 🌟摘要 🔸大型语言模型（LLM）的最新进展在形式定理证明…...

编程日记 2025/8/21 2:35:57

豆包多轮对话优化策略：上下文理解与记忆,意图识别，对话管理

豆包多轮对话优化策略：上下文理解与记忆,意图识别，对话管理上下文理解与记忆：我会分析每一轮用户输入的文本内容，理解其中的语义、意图和关键信息，并将这些信息与之前轮次的对话内容相结合，形成对整个对话上下文的理解和记忆。例如，在一个关于旅游规划的对话中，用户先…...

编程日记 2025/8/22 15:25:58

ADK 第四篇 Runner 执行器

智能体执行器 Runner，负责完成一次用户需求的响应，是ADK中真正让Agent运行起来的引擎，其核心功能和Agents SDK中的Runner类似，具体作用如下： 会话管理：自动读取/写入 SessionService，维护历史信…...

编程日记 2025/8/19 3:33:37

yolo 用roboflow标注的数据集本地训练 kaggle训练 comet使用训练笔记5

本地训练 8gb内存，机械硬盘用了4分钟训练完了 ........... model torch.hub.load(path/to/yolov5, custom, path./runs/train/exp10/weights/best.pt, sourcelocal) 连不上github kaggel训练传kaggle了 # Train YOLOv5s on COCO128 for 3 epochs !python train…...

编程日记 2025/8/18 2:41:40

chili3d笔记11 连接yolo python http.server 跨域请求 flask

from ultralytics import YOLO from flask import Flask, request, jsonify from flask_cors import CORS import base64 from io import BytesIO from PIL import Image import json# 加载模型 model YOLO(./yolo_detect/best.pt)app Flask(__name__) CORS(app) # 启用跨域…...

编程日记 2025/8/23 5:48:47

安全为上，在系统威胁建模中使用量化分析

*注：Open FAIR™ 知识体系是一种开放和独立的信息风险分析方法。它为理解、分析和度量信息风险提供了分类和方法。Open FAIR作为领先的风险分析方法论，已得到越来越多的大型组织认可。在数字化风险与日俱增的今天，企业安全决策正面临双重挑战…...

编程日记 2025/8/20 22:23:58

STA中的multi_cycle 和false_path详细讨论

特殊路径：跨时钟域下的exception_path：分为多种情况优先 1、不同clk_domain ,但频率相同 create_clock -name CLKM -period 10 -waveform {0 5} [get_ports CLKM] create_clock -name CLKP -period 10 -waveform {0 5} [get_ports CLKP] set_multicycl…...

编程日记 2025/8/21 10:27:29

Vite 的工作流程

Vite 的工作流程基于其创新的 “预构建按需加载” 机制，通过利用现代浏览器对原生 ES 模块的支持，显著提升了开发效率和构建速度。以下是其核心工作流程的详细分析： 一、开发环境工作流程 1. 启动开发服务器冷启动：通过 npm …...

编程日记 2025/8/17 10:11:43

NGINX 的 ngx_http_auth_jwt_module模块

一、模块概述 ngx_http_auth_jwt_module 模块用于通过验证请求中提供的 JWT 来进行客户端授权。此模块支持 JSON Web 签名（JWS）、JSON Web 加密（JWE）以及嵌套 JWT（Nested JWT），使其成为一种灵活…...

编程日记 2025/8/22 19:24:34

【Game】Powerful——Transformation Card（10）

文章目录 1 级卡片2 级卡片3 级卡片4 级卡片5 级卡片6 级卡片7 级卡片8 级卡片8.1、神兽8.2、珍兽 9、其他9.1、5 级变身卡9.2、8 级变身卡 10、PK 汇总物理 11、卡片合成 1 级卡片千变万化等级要求：1 级金钱龟，防御30⬆ 大耳兔，速度15⬆…...

编程日记 2025/8/18 20:15:30

【算法学习】递归、搜索与回溯算法（一）

算法学习： https://blog.csdn.net/2301_80220607/category_12922080.html?spm1001.2014.3001.5482 前言： 这个专题与前面的相比是比较有难度的，但是在平时刷题时出现的概率还是非常高的，下面还是按照之前的逻辑来理清一下这几道…...

编程日记 2025/8/23 19:07:50