关于pytorch网络模型可视化函数make_dot的一些问题

首先，放上make_dot函数的源码（实验室同门给的，出处不详= =）

def make_dot(var, params=None):
    """
    画出 PyTorch 自动梯度图 autograd graph 的 Graphviz 表示.
    蓝色节点表示有梯度计算的变量Variables;
    橙色节点表示用于 torch.autograd.Function 中的 backward 的张量 Tensors.

    Args:
        var: output Variable
        params: dict of (name, Variable) to add names to node that
            require grad (TODO: make optional)
    """
    if params is not None:
        assert all(isinstance(p, Variable) for p in params.values())
        param_map = {id(v): k for k, v in params.items()}

    node_attr = dict(style='filled', shape='box', align='left',
                              fontsize='12', ranksep='0.1', height='0.2')
    dot = Digraph(node_attr=node_attr, graph_attr=dict(size="12,12"))
    seen = set()

    def size_to_str(size):
        return '(' + (', ').join(['%d' % v for v in size]) + ')'

    output_nodes = (var.grad_fn,) if not isinstance(var, tuple) else tuple(v.grad_fn for v in var)

    def add_nodes(var):
        if var not in seen:
            if torch.is_tensor(var):
                # note: this used to show .saved_tensors in pytorch0.2, but stopped
                # working as it was moved to ATen and Variable-Tensor merged
                dot.node(str(id(var)), size_to_str(var.size()), fillcolor='orange')
            elif hasattr(var, 'variable'):
                u = var.variable
                name = param_map[id(u)] if params is not None else ''
                node_name = '%s\n %s' % (name, size_to_str(u.size()))
                dot.node(str(id(var)), node_name, fillcolor='lightblue')
            elif var in output_nodes:
                dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__), fillcolor='darkolivegreen1')
            else:
                dot.node(str(id(var)), str(type(var).__name__))
            seen.add(var)
            if hasattr(var, 'next_functions'):
                for u in var.next_functions:
                    if u[0] is not None:
                        dot.edge(str(id(u[0])), str(id(var)))
                        add_nodes(u[0])
            if hasattr(var, 'saved_tensors'):
                for t in var.saved_tensors:
                    dot.edge(str(id(t)), str(id(var)))
                    add_nodes(t)

    # 多输出场景 multiple outputs
    if isinstance(var, tuple):
        for v in var:
            add_nodes(v.grad_fn)
    else:
        add_nodes(var.grad_fn)
    return dot

这个函数使用方法如下：

graph=make_dot(model_output,params=dict(list(model.named_parameters()))) 第一个参数是模型的输出，第二个是模型的参数先列表化再字典化
graph.view('model_structure.pdf','.\\figure\\')  #第一个参数是文件名 第二个是保存路径

可能会出现的问题

problem one

emmm  还是会出现一些问题的= =，因为make_dot要用到graphviz，要注意graphviz的安装方法，不仅在实验环境上要安装，还要在系统里安装，否则就会出现graphviz.backend.ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tpdf', '-O', 'Digraph.gv']graphviz.backend.,make sure the Graphviz executables are on your systems' PATH这样的错误（[]里的内容可能不一样，但是问题是一样的，而且都会有'dot'），这里有一个博客总结的很好，​​————传送门————​​ 这里要加一句，安装好系统里的呵环境里的之后，一定要重启python内核，至于怎么做到我也不清楚，但是重启电脑一定可以(›´ω`‹ ) ，因为我就是重启电脑之后才work的~

problem two

之后可能还会出现这样的错误ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL'，这个错误，就是pillow版本太高了，可以使用命令

pip install pillow==6.2.1

或者小于7.0.0的版本都行，但是注意有时候，pip安装不上，那就用conda安装，conda不行就用pip，还有就是编辑器内部的命令行安装以及anaconda的prompt shell，总共有四种组合方式，分别如下：
1.在IDE内部的terminal用conda install
2.在IDE内部的terminal用pip install
3.在anaconda prompt shell 用conda install
4.在anaconda prompt shell 用pip install
有时候你安装好了还报错，就很有可能是没有安装上，这四种方式都要试一下，安装都能出bug，我也很无奈= =

problem three

后面还有可能出现一个问题就是graphviz.backend.CalledProcessError: Command '['dot', '-Tpdf', '-O', 'model_structure.pdf']' returned non-zero exit status 1. [stderr: b'Error: Could not open "modelstructure.pdf.pdf" for writing : Permission denied\r\n'] 类似这种错误，这个实际上是因为你多次调用make_dot，而调用make_dot会将画好的模型图打开，第二次调用就会报写错误，因为打开操作被拒绝，这个问题解决方法很简单，加上判断语句，只调用一次就行了~

就这么多啦，有什么疑问大家可以评论区交流呀！~( ˘•ω•˘ )~