torchsummary 的 summary 函数将其输出打印两次

Question

因此，我一直在尝试实现本文 (https://arxiv.org/pdf/1810.08923.pdf) 中提出的基于 CNN 的分类解决方案。这是我的复制代码。这是一个相当简单的实现，但我不明白为什么 torchsummary 会产生这样的结果。我也看过他们的 GitHub Q&A，但到目前为止也没有提出这样的问题。

class CNN_Pred2D(nn.Module):
    def __init__(self, n_filters=[8,8,8], debug=True):
        super().__init__()
        self.debug = debug
        
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, n_filters[0], kernel_size=(1,82)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(n_filters[0], n_filters[0], kernel_size=(3,1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,1)),
            
            nn.Conv2d(n_filters[0], n_filters[1], kernel_size=(3,1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,1)),
            
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(104,1),
            nn.Sigmoid()
        )

        
    def forward(self, X):
        out = self.model(X)
#         print(out.shape)
        return out

model = CNN_Pred2D().to(device)

summary(model, [(1, 60,82)])

这是它的输出：

Answer 1

你可以试试torchinfo而不是手电筒总结.

from torchinfo import summary

summary(model, (1, 60,82))