是否可以查看torch预训练网络的代码答案

【问题标题】：Is it possible to view the code of a torch pretrained network是否可以查看torch预训练网络的代码
【发布时间】：2018-04-30 01:47:36
【问题描述】：

如果您在阅读标题时正在考虑这样一个菜鸟 - 是的，我是。

我在 Google 上搜索过，但没有找到可以让我查看预训练的 Torch 神经网络是如何设计/编码的指南。我已经下载了预训练的网络（文件格式 .t7）并安装了 torch。谁能帮我查看它是如何编码的（使用什么尺寸的过滤器，使用的参数等）？

可能因为不可能，所以不在 Google 上？很乐意回答您的任何其他问题或任何不清楚的地方。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： torch pytorch pre-trained-model

【解决方案1】：

我认为不可能得到底层代码。但是你可以通过 print 得到模型的摘要，包括层和主要参数。

model = SumModel(vocab_size=vocab_size, hiddem_dim=hidden_dim, batch_size=batch_size)
# saving model
torch.save(model, 'test_model.save')
# print summary of original
print(' - original model summary:')
print(model)
print()

# load saved model
loaded_model = torch.load('test_model.save')
# print summary of loaded model
print(' - loaded model summary:')
print(loaded_model)

这将输出如下所示的摘要。

  - original model summary:
SumModel(
  (word_embedding): Embedding(530734, 128)
  (encoder): LSTM(128, 128, batch_first=True)
  (decoder): LSTM(128, 128, batch_first=True)
  (output_layer): Linear(in_features=128, out_features=530734, bias=True)
)

 - loaded model summary:
SumModel(
  (word_embedding): Embedding(530734, 128)
  (encoder): LSTM(128, 128, batch_first=True)
  (decoder): LSTM(128, 128, batch_first=True)
  (output_layer): Linear(in_features=128, out_features=530734, bias=True)
)

使用 Pytorch 0.4.0 测试

如您所见，原始模型和加载模型的输出是一致的。

我希望这会有所帮助。

【讨论】：