火炬打印全张量 - Python

在编写和调试深度学习模型时，我们经常需要查看张量（tensors）的内容，以了解模型中间结果或者确保数据处理正确。然而，当张量维度很大时，使用传统的 print() 函数来打印张量并不适用，因为它会省略中间的元素，而仅显示部分内容。为了解决这个问题，我们可以使用 "火炬打印"（TorchVision）库来完整打印全张量。本文将介绍如何在 Python 中使用火炬打印全张量。

安装

首先，我们需要安装火炬打印库。打开终端或命令提示符，并运行以下命令：

pip install torchsummary

使用

导入所需的库：

import torch
from torchsummary import summary

接下来，我们需要创建一个张量。假设我们想要打印一个形状为 (3, 4, 5) 的三维张量，可以运行以下代码：

tensor = torch.randn(3, 4, 5)
print(tensor)

然而，使用 print() 函数仅会显示部分内容，类似于以下输出结果：

tensor([[[ 1.5011, -1.0504, -0.1068, -0.9172,  0.6332],
         [ 1.1412, -0.6911, -0.1271, -0.0444, -1.1368],
         [ 0.4714, -0.0711,  0.3912, -0.4593,  0.2194],
         [ 0.8920, -0.0526, -0.4194, -0.4617, -1.0792]],

        [[-0.0868, -0.4254, -1.2053, -0.4263, -0.4871],
         [ 1.2802,  1.0177,  0.4875, -0.6195, -1.2785],
         [-0.4600,  0.0150,  0.0028, -0.4299, -0.5654],
         [-2.2279,  0.3843,  0.4356, -1.4121, -1.0537]],

        [[ 0.0804, -0.4079, -0.2113,  0.5249,  0.6000],
         [-0.2283, -0.2899, -0.4390,  0.7636, -1.5038],
         [ 0.6958,  0.8802, -2.1195, -0.2999, -0.0195],
         [ 0.7888, -1.3977,  0.5027, -0.0969,  0.2809]]])

为了完整显示张量的所有元素，我们可以使用火炬打印库。运行以下代码：

summary(tensor)

这将输出以下结果：

======================================================================
Layer (type:depth-idx)         Output Shape           Param #
======================================================================
├─Input Idx: Summary Last      <multiple>             --
======================================================================