TylerYep/torchinfo

何を解決するか

PyTorchのデフォルトの print(model) はネットワークのアーキテクチャについて限られた情報しか提供しません。torchinfo は、Keras/TensorFlowの model.summary() に似た、詳細でフォーマットされたPyTorchモデルの要約を提供し、ニューラルネットワークの構造をデバッグや検証する上で不可欠です。

動作方法

このツールはPyTorchの nn.Module と、サンプル入力サイズまたは実際の入力データを受け取ります。前方伝播を実行して、層を通過するテンソルの形状を追跡し、パラメータ数、出力形状、および乗算加算演算（Mult-Adds）の数を計算します。

対象ユーザー

PyTorchを使用してディープラーニングを行う実務家や研究者で、モデルアーキテクチャを可視化し、テンソルの形状を検証し、モデルのメモリ使用量を推定したい人向けです。

特徴

• 包括的なメトリクス: レイヤー名、入出力形状、パラメータ数、Mult-Addsを表示。
• 柔軟な入力: 入力形状（タプル/リスト）または実際の入力テンソルの両方をサポートし、異なるデータ型を持つ複数の入力も対応。
• 高度なアーキテクチャ対応: RNN、LSTM、再帰層、nn.Sequential、nn.ModuleList を処理可能。
• カスタマイズ可能な出力: 列の表示・非表示、行の設定、ネストされた層の表示深度、出力の詳細レベルをユーザーが設定可能。
• メモリ推定: 入力サイズ、パラメータサイズ、前方/後方伝播サイズを含むモデルの推定合計サイズを計算。