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yolo.py 打印模型

时间: 2025-02-04 08:29:31 浏览: 69

### 打印YOLOv5模型结构或详细信息为了在 `yolo.py` 文件中打印 YOLOv5 的模型结构或详细信息，可以利用 PyTorch 提供的功能来展示模型架构。通常情况下，在定义好模型之后可以通过调用 `.summary()` 或者遍历模型层并打印每一层的信息。 #### 使用PyTorch内置方法如果想要简单查看整个网络的大致情况，可以在创建实例化后的 Model 类对象后面加上如下代码： ```python from torchinfo import summary # 需要安装torchinfo库 pip install torchinfo model = Model(cfg=..., ch=...) # 初始化模型, cfg代表配置文件路径,ch表示输入通道数 print(summary(model, input_size=(batch_size, channels, height, width))) # 替换参数为实际使用的批量大小、通道数量以及图片尺寸 ``` 这段代码会给出非常详细的统计信息，包括每层的输出形状、参数量等[^2]。 #### 自定义打印逻辑对于更细致地控制哪些信息被显示出来，则可以在 `Model` 类内部加入自定义的日志记录语句。比如修改 `__init__` 方法中的某一部分以适应需求: ```python class Model(nn.Module): def __init__(...): ... self.model = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # 解析模型 # 添加日志输出 print("Model Layers:") for i, layer in enumerate(self.model.layers): print(f'Layer {i}: Type={layer.type}, Args={layer.args}') ... ``` 这样每当初始化一个新的 `Model` 对象时就会自动打印出各层的具体属性[^3]。另外一种方式是在训练过程中通过回调机制定期保存当前状态下的模型图谱至本地磁盘以便后续分析[^4]。

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