pytorch 绘制Depth Anything网络结构
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通过 pytorch 可以绘制模型网络结构的方法有很多种。对于个人而言，我更倾向于使用 torchview 软件所呈现出来的 Graphviz 风格图像。
Graphviz 介绍
该软件名为Graphviz，并源自"Graph Visualization Software"这一缩写形式；采用基于DOT语言的描述机制来构建图结构；具备生成复杂网络图的能力，并提供多样化的功能模块及核心组件；其自动布局技术显著提升了用户的绘图效率与个性化定制能力；广泛应用于多个技术领域如软件工程、数据可视化及学术研究等；官方文档和技术资源均可在官网获取进一步支持；
安装也比较简单，参考：
[mert-kurttutan/torchview: torchview: visualize pytorch models (github.com)
v github.com/mert-kurttutan/torchview](mert-kurttutan开发的 torchview 是一个用于可视化 PyTorch 模型的工具（参考 GitHub）)
为了使graphviz的Python接口正常运行，在你的系统中需要配置dot layout命令。如果尚未安装该接口，请使用相应的command行指令进行设置。
安装 graphviz
以Windows系统为例，以管理员权限打开 PowerShell ，然后该命令****
choco install graphviz
安装pip包
接下来可以切到你的pytorch conda环境下，安装pip包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple graphviz
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchview
bash绘制 resent18 网络结构
以resent18来实验绘制网络结构
from torchvision.models import resnet18
from torchview import draw_graph
# 将图表保存到本地
model_graph = draw_graph(resnet18(), input_size=(1,3,32,32), expand_nested=True, save_graph = True, filename = "resnet18"))
# 可视化显示
model_graph.visual_graph
python将展示出resent18的网络结构
绘制 depth_anything_v2 vits 网络结构
depth_anything_v2 的安装这里就不讲了，重点看 网络结构的绘制代码
import torch
from torchview import draw_graph
from depth_anything_v2.dpt import DepthAnythingV2
DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu'
model_configs = {
'vits': {'encoder': 'vits', 'features': 64, 'out_channels': [48, 96, 192, 384]},
'vitb': {'encoder': 'vitb', 'features': 128, 'out_channels': [96, 192, 384, 768]},
'vitl': {'encoder': 'vitl', 'features': 256, 'out_channels': [256, 512, 1024, 1024]},
'vitg': {'encoder': 'vitg', 'features': 384, 'out_channels': [1536, 1536, 1536, 1536]}
}
encoder = 'vits' # or 'vitl', 'vitb', 'vitg'
model = DepthAnythingV2(**model_configs[encoder])
model.load_state_dict(torch.load(f'checkpoints/depth_anything_v2_{encoder}.pth', map_location='cpu'))
# 绘制并保存模型架构图
model_graph = draw_graph(model, input_size=(1,3,518,518), expand_nested=True, save_graph = True, filename = "vits")
python
展示的这个便是 vits 的网络结构图
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