机器之心报道

参与：思源

你的模型到底有多少参数，每秒的浮点运算到底有多少，这些你都知道吗？近日，GitHub 开源了一个小工具，它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数(FLOPs)。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。

其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常大，它是一种计算密集型的操作。反观全连接结构，它的参数量非常多，但运算量并没有显得那么大。

此外，机器学习还有很多结构没有参数但存在计算，例如最大池化和 Dropout 等。因此，PyTorch-OpCounter 这种能直接统计 FLOPs 的工具还是非常有吸引力的。

PyTorch-OpCounter GitHub 地址：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

OpCouter

PyTorch-OpCounter 的安装和使用都非常简单，并且还能定制化统计规则，因此那些特殊的运算也能自定义地统计进去。

我们可以使用 pip 简单地完成安装：pip install thop。不过 GitHub 上的代码总是最新的，因此也可以从 GitHub 上的脚本安装。