[Suggestion] Improving TorchSharp experience in Notebook with Torchsharp.Summary
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- jupyter-notebook
调研方向
首先查看 TorchSharp notebook 示例和链接的 torch-summary 参考，以确定预期的集成点。完成后应当是在 notebook 中实现 TorchSharp.Summary 体验，并生成所演示的层、形状、参数和大小信息。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Is there interest to port
torch-summary to TorchSharp.Summary
from torchsummary import summary
model = ConvNet()
summary(model, (1, 28, 28))
So in TorchSharp notebook, we get:
==========================================================================================
Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #
==========================================================================================
├─Conv2d: 1-1 [-1, 10, 24, 24] 260
├─Conv2d: 1-2 [-1, 20, 8, 8] 5,020
├─Dropout2d: 1-3 [-1, 20, 8, 8] --
├─Linear: 1-4 [-1, 50] 16,050
├─Linear: 1-5 [-1, 10] 510
==========================================================================================
Total params: 21,840
Trainable params: 21,840
Non-trainable params: 0
==========================================================================================
Input size (MB): 0.00
Forward/backward pass size (MB): 0.05
Params size (MB): 0.08
Estimated Total Size (MB): 0.14
==========================================================================================
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 175
- 派生
- 61
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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