الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>بايثون
تنزيل

Torchstat

هذا هو محلل الشبكة العصبية خفيفة الوزن على أساس Pytorch. إنه مصمم لجعل بناء شبكاتك سريعة وسهلة ، مع القدرة على تصحيحها. ملاحظة : هذا المستودع قيد التطوير حاليًا. لذلك ، قد يتم تغيير بعض واجهات برمجة التطبيقات.

يمكن أن تظهر هذه الأدوات

  • إجمالي عدد معلمات الشبكة
  • كمية نظرية من الحساب النقطة العائمة (تتخبط)
  • كمية نظرية من المعالم الضاعفة (MADD)
  • استخدام الذاكرة

التثبيت

هناك طريقتان لتثبيت Torchstat في بيئتك.

  • تثبيته عبر PIP. 
$ pip install torchstat
  • تثبيت وتحديث باستخدام setup.py بعد استنساخ هذا المستودع. 
$ python3 setup.py install

مثال بسيط

إذا كنت ترغب في تشغيل Torchstat في أسرع وقت ممكن ، فيمكنك تسميتها كأداة CLI إذا كانت شبكتك موجودة في البرنامج النصي. وإلا فإنك تحتاج إلى استيراد Torchstat كوحدة.

أداة CLI 

$ torchstat masato$ torchstat -f example.py -m Net
[MAdd]: Dropout2d is not supported !
[Flops]: Dropout2d is not supported !
[Memory]: Dropout2d is not supported !
      module name  input shape output shape     params memory(MB)           MAdd         Flops  MemRead(B)  MemWrite(B) duration[%]   MemR+W(B)
0           conv1    3 224 224   10 220 220      760.0       1.85   72,600,000.0  36,784,000.0    605152.0    1936000.0      57.49%   2541152.0
1           conv2   10 110 110   20 106 106     5020.0       0.86  112,360,000.0  56,404,720.0    504080.0     898880.0      26.62%   1402960.0
2      conv2_drop   20 106 106   20 106 106        0.0       0.86            0.0           0.0         0.0          0.0       4.09%         0.0
3             fc1        56180           50  2809050.0       0.00    5,617,950.0   2,809,000.0  11460920.0        200.0      11.58%  11461120.0
4             fc2           50           10      510.0       0.00          990.0         500.0      2240.0         40.0       0.22%      2280.0
total                                        2815340.0       3.56  190,578,940.0  95,998,220.0      2240.0         40.0     100.00%  15407512.0
===============================================================================================================================================
Total params: 2,815,340
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Total memory: 3.56MB
Total MAdd: 190.58MMAdd
Total Flops: 96.0MFlops
Total MemR+W: 14.69MB

إذا لم تكن متأكدًا من كيفية استخدام أمر معين ، فتشغيل الأمر باستخدام مفاتيح -H أو -HELP. سترى معلومات الاستخدام وقائمة من الخيارات التي يمكنك استخدامها مع الأمر.

الوحدة النمطية 

 from torchstat import stat
import torchvision . models as models

model = models . resnet18 ()
stat ( model , ( 3 , 224 , 224 ))

الميزات و TODO

ملاحظة : تعمل هذه الميزات فقط nn.module. الوحدات النمطية في torch.nn.functional لم يتم دعمها بعد.

  • يتخبط
  • عدد المعلمات
  • إجمالي الذاكرة
  • MADD (FMA)
  • مومريد
  • ذكرى
  • ملخص النموذج (التفاصيل ، طبقة)
  • جدول نقاط التصدير
  • شكل الإدخال التعسفي

للطبقات المدعومة ، تحقق من التفاصيل.

متطلبات

  • بيثون 3.6+
  • Pytorch 0.4.0+
  • Pandas 0.23.4+
  • Numpy 1.14.3+

مراجع

بفضل sovrasov للإصدار الأولي من حساب Flops ، ConeKMC للعمود الفقري للنصوص.

  • flops-counter.pytorch
  • pytorch_model_summary
  • Chainer_Computational_Cost
  • invnet-burden.
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل