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如何知道Pytorch模型的输入/输出层名称和大小？

在PyTorch中，可以使用以下方法来获取模型的输入和输出层名称和大小：

导入必要的库：

import torch
import torchvision.models as models

加载预训练的PyTorch模型：

model = models.resnet18(pretrained=True)

获取模型的输入层名称和大小：

input_name = list(model._modules.keys())[0]  # 获取模型的第一个子模块的名称
input_size = model._modules[input_name].weight.size()  # 获取输入层的大小

获取模型的输出层名称和大小：

output_name = list(model._modules.keys())[-1]  # 获取模型的最后一个子模块的名称
output_size = model._modules[output_name].weight.size()  # 获取输出层的大小

注意：上述代码示例中使用了ResNet-18模型，你可以根据自己的需求使用不同的模型，例如AlexNet、VGG等。

对于PyTorch模型的输入和输出层，一般来说，输入层指的是模型的第一个子模块，通常是一个卷积层或线性层，其输入大小决定了输入数据的形状。输出层指的是模型的最后一个子模块，通常是一个线性层，其输出大小决定了模型的输出结果的维度。

关于PyTorch模型的更多详细信息和用法，你可以参考腾讯云的PyTorch产品文档：PyTorch - 深度学习框架。

相关搜索:如何知道保存的模型中的输出和输入张量名称 pytorch如何实现从输出层到输入层的反向传播更改Keras相关模型中的输入层大小在下面的模型中有没有隐藏层，或者只是输入层和输出层？如何查找冻结模型的输入和输出节点如何获取从darknet转换而来的.pb模型的输入和输出名称如何组合输入和输出张量来创建递归层？Tensorflow:更改tensorflowhub模型的输入和输出如何从tensorflow模型中获取模型输出，而不需要事先知道模型的名称？添加具有不同大小输入和输出的Keras Lambda层时的广播问题如何为每个模型层Pytorch使用不同的优化器？如何在PyTorch中使用模型的第一层如何在Pytorch LSTM/GRU/RNN中指定不同的层大小如何从PyTorch转换器的中间编码层获得输出？如何在Tensorflow中连接不同的层输出，作为输入输入到新层？如何在PyTorch模型的` `forward()`函数中提取源码中的层？如何知道gradle任务是否定义了输入和输出？Pytorch，如何将CNN的输出输入到RNN的输入中？如何在keras模型中更改密集层的输出？Android上的Tensorflow，输入和输出名称

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