1.安装pytorchviz

conda install pytorchviz

2. 将安装好后的路径 放入系统的环境变量

D:\Anaconda\Library\bin\graphviz

3.重启IDE，必须重启
4.加载

import torch
from torchvision.models import resnet50
from torchviz import make_dot
model = resnet50()
print(model)
'''
注释这一行是为了将输入也添加到网络中。
'''
# g=make_dot(model(X.requires_grad_(True)),params=dict(list(model.named_parameters())+ [('x', X)]))
g=make_dot(model(torch.rand(1,3,255,255)),params=dict(model.named_parameters()))
g.view()

程序将以pdf的形式展示出来，蓝色并不是反向传播需要更新的参数(下面会给出证明)，黑色的为网络结构，蓝色的为需要更新的梯度：

我将fc层冻结(或者是所有层都冻结)后，图中的蓝色还是为蓝色，也就是说蓝色的代表的是权重：

import torch
from torchvision.models import resnet50
from torchviz import make_dot
model = resnet50()
print(model)
X =torch.rand(1,3,255,255)
# g=make_dot(model(X.requires_grad_(True)),params=dict(list(model.named_parameters())+ [('x', X)]))
g=make_dot(model(torch.rand(1,3,255,255)),params=dict(model.named_parameters()))
count=0
for name,params in model.named_parameters():# params.requires_grad = Falseif name.split('.')[0]=='fc':count+=1params.requires_grad = False
print(count)
for name,params in model.named_parameters():if name.split('.')[0]=='fc':count+=1print(params.requires_grad)
g.view()

这是冻结完之后的图，一模一样：

扩展： model.children()与 model.named_parameters() 与model.parameters()与model.modules() 的区别与联系

```
model.children()是按照子模块打印，比如可以将一个sequential序列打印，但是改变不了层的梯度
model.named_parameters()  打印层的名字和梯度，梯度值，可以修改梯度
``````
for name, parms in model.named_parameters():	print('-->name:', name, '-->grad_requirs:',parms.requires_grad, ' -->grad_value:',parms.grad)
```

···
model.parameters() 除了名字不能打印，梯度和梯度值可以打印，可以修改梯度
model.modules() 也是打印层的名字，不可以修改梯度，除此之外，这个人的总结很不错：https://www.jianshu.com/p/a4c745b6ea9b