如何从模型本身发现火炬模型名称？答案

【问题标题】：How to discover torch model name from the model itself?如何从模型本身发现火炬模型名称？
【发布时间】：2020-01-23 09:59:30
【问题描述】：

我正在以这种方式创建一个内置的火炬模型：

m = torchvision.models.resnet50()

然后我想使用变量 m 发现模型的名称（在本例中为 resnet50）。当打电话给type(m) 我得到torchvision.models.resnet.ResNet 这几乎是答案，但深度对我来说也很重要。我可以尝试迭代m.modules（以这种方式有 151 个模块长）并推断 resblocks 深度，但这在其他模型（如 inception、alexnet 等）中的工作方式完全不同。

【问题讨论】：

答案ResNet 还不够“50”吗？
@Shai 没错
由于不同 ResNet 模型之间的唯一区别在于它们的 layers 配置，因此您的解决方案很可能会专门针对 ResNet 量身定制。
@Shai 没错。所以这就是为什么我要求一种更通用的方法来做到这一点，所以如果我以后将我的模型更改为另一种模型，我将获得全名而无需进一步计算层
你可以在上面写包装模型并添加名称属性吗？

标签： python pytorch torchvision

【解决方案1】：

如果我们查看代码here，ResNet50 就是一个函数的名称。

所以唯一的方法是上面 Umang Gupta 建议的方法：编写一个 Wrapper 模型

model = torchvision.models.resnet50()
model.name = 'Resnet-50'

【讨论】：