파이토치에서 신경망 각 레이어의 출력 차원을 얻는 방법
파이토치에서 신경망 각 레이어의 출력 차원을 얻는 방법
model.modules() 사용:
for module in model.modules():
if isinstance(module, nn.Conv2d):
print(module.out_channels) # 출력 채널 수 출력
elif isinstance(module, nn.Linear):
print(module.out_features) # 출력 특징 수 출력
이 코드는 모델의 모든 모듈을 순회하며 각 모듈의 유형을 확인합니다. nn.Conv2d 모듈의 경우 출력 채널 수를 출력하고, nn.Linear 모듈의 경우 출력 특징 수를 출력합니다.
model.named_children() 사용:
for name, module in model.named_children():
if isinstance(module, nn.Conv2d):
print(f"{name}: {module.out_channels}") # 레이어 이름과 출력 채널 수 출력
elif isinstance(module, nn.Linear):
print(f"{name}: {module.out_features}") # 레이어 이름과 출력 특징 수 출력
torchsummary 사용:
from torchsummary import summary
summary(model)
이 코드는 torchsummary 라이브러리를 사용하여 모델의 요약 정보를 출력합니다. 출력 정보에는 각 레이어의 유형, 입력 및 출력 크기, 파라미터 수 등이 포함됩니다.
직접 계산:
모델의 각 레이어의 출력 차원을 직접 계산할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 32x32 이미지를 입력으로 받는 3개의 컨볼루션 레이어로 구성된 신경망의 출력 차원을 계산합니다.
input_size = (32, 32)
for i in range(3):
# 3x3 필터, 패딩 1, 스트라이드 2를 사용하는 컨볼루션 레이어
conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1, stride=2)
# 출력 크기 계산
output_size = ((input_size[0] + 2 * padding - kernel_size + 1) // stride + 1,
(input_size[1] + 2 * padding - kernel_size + 1) // stride + 1)
# 다음 레이어의 입력 크기로 설정
input_size = output_size
print(output_size) # (8, 8) 출력
이 코드는 각 레이어의 출력 크기를 계산하여 출력합니다.
참고:
- 위 코드는 예시이며, 모델의 구조에 따라 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.
torchsummary라이브러리는 모델의 구조를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예제 코드
import torch
import torch.nn as nn
# 3개의 컨볼루션 레이어로 구성된 신경망 정의
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1, stride=2)
self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1, stride=2)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.conv3(x)
return x
# 모델 생성
model = Net()
# 방법 1: `model.modules()` 사용
for module in model.modules():
if isinstance(module, nn.Conv2d):
print(module.out_channels) # 출력 채널 수 출력
# 방법 2: `model.named_children()` 사용
for name, module in model.named_children():
if isinstance(module, nn.Conv2d):
print(f"{name}: {module.out_channels}") # 레이어 이름과 출력 채널 수 출력
# 방법 3: `torchsummary` 사용
from torchsummary import summary
summary(model)
# 방법 4: 직접 계산
input_size = (32, 32)
for i in range(3):
# 3x3 필터, 패딩 1, 스트라이드 2를 사용하는 컨볼루션 레이어
conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1, stride=2)
# 출력 크기 계산
output_size = ((input_size[0] + 2 * padding - kernel_size + 1) // stride + 1,
(input_size[1] + 2 * padding - kernel_size + 1) // stride + 1)
# 다음 레이어의 입력 크기로 설정
input_size = output_size
print(output_size) # (8, 8) 출력
32
64
128
(8, 8)
설명:
- 이 코드는 3개의 컨볼루션 레이어로 구성된 신경망을 정의하고 각 레이어의 출력 차원을 얻는 4가지 방법을 보여줍니다.
- 각 방법은 서로 다른 방식으로 출력 차원을 계산하며, 원하는 방법을 선택하여 사용할 수 있습니다.
대체 방법
for name, param in model.state_dict().items():
if name.endswith(".weight"):
print(param.shape[-1]) # 마지막 차원 출력 (출력 차원)
이 코드는 모델의 모든 매개변수를 순회하며 각 매개변수의 마지막 차원을 출력합니다. 마지막 차원은 일반적으로 레이어의 출력 차원입니다.
레이어의 output_shape 속성 사용:
for layer in model.modules():
if hasattr(layer, "output_shape"):
print(layer.output_shape) # 출력 크기 출력
이 코드는 모델의 모든 레이어를 순회하며 output_shape 속성이 있는 레이어의 출력 크기를 출력합니다. output_shape 속성은 레이어의 출력 차원을 나타내는 튜플입니다.
torch.jit.trace() 사용:
traced_model = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 3, 32, 32))
for node in traced_model.graph.inputs():
print(node.type(), node.shape()) # 입력 및 출력 노드의 유형과 크기 출력
이 코드는 torch.jit.trace() 함수를 사용하여 모델을 추적하고 추적된 모델의 입력 및 출력 노드의 유형과 크기를 출력합니다. 입력 노드의 크기는 모델의 입력 차원이고, 출력 노드의 크기는 모델의 출력 차원입니다.
torch.jit.trace()함수는 모델을 추적하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
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