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内容
第一行【7767517】版本信息
第二行【79 87】layer数及blob数
layer数指:input、Convolution、BatchNorm、ReLU。。。 等数目
其实就是打开文件时去除前两行剩余行数 即81-2=79
blob数指 中间产生结构分支等数目。
用netron打开
具体对应关系如Convolution 层:
Convolution :层类型
Conv_0 :层名称
1:输入数据结构数量
1:输出数据结构数量
input :网络输入层名
123 :网络输出层名output(部分结构层名由数字代替)
0=64:输出通道数-num_output
1=7 、11=7:卷积核尺寸-kernel_h/kernel_w
2=1、 12=1 :扩大-dilation_h/dilation_w
3=2、 13=2 :步长-stride_h/stride_w
4=3、 14=3 :pad-left /pad-right
15=3、 16=3 :pad-top/pad-bottom
5=0 :bias-term
6=9408(7*7*64*3) 总参数量k*k*in*out
以key=value形式说明,其中1=7,11=7都表示卷积核,第二个key值+10用以区分,步长、pad类似
本质上是卷积层函数参数
如nn.Conv2d函数 初始化参数 def __init__( self, in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: _size_2_t, stride: _size_2_t = 1, padding: Union[str, _size_2_t] = 0, dilation: _size_2_t = 1, groups: int = 1, bias: bool = True, padding_mode: str = 'zeros', # TODO: refine this type device=None, dtype=None )
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