今天小编就为大家分享一篇pytorch 模型可视化的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下所示： 一. visualize.py from graphviz import Digraph import torch from torch.autograd import Variable def make_dot(var, params=None): """ Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph Blue nodes are the Variables that require grad, or

试管 记录，组织和并行化用于深度学习实验的超参数搜索 文件 试管是一个python库，用于跟踪和并行化深度学习和ML实验的超参数搜索。 它与框架无关，并基于python argparse API构建，易于使用。 pip install test_tube 主要试管用途 （跨多个GPU或CPU）。 使用SLURM跨HPC集群。 记录实验超参数和实验数据。 跨模型进行 。 使用可视化 与Python兼容的任何Python ML库，例如Tensorflow，Keras，Pytorch，Caff