Pytorch中计算自己模型的FLOPs |
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转自：Pytorch中计算自己模型的FLOPs | thop.profile() 方法 | yolov5s 网络模型参数量、计算量统计_墨理学AI-CSDN博客 Pytorch: 用thop计算pytorch模型的FLOPs - 简书 安装thop pip install thop基础用法 以查看resnet50的FLOPs为例 from torchvision.models import resnet50 from thop import profile model = resnet50() input = torch.randn(1, 3, 224, 224) flops, params = profile(model, inputs=(input, )) 查看自己模型的FLOPs class YourModule(nn.Module): # your definition def count_your_model(model, x, y): # your rule here input = torch.randn(1, 3, 224, 224) flops, params = profile(model, inputs=(input, ), custom_ops={YourModule: count_your_model}) 提升输出结果的可读性 调用thop.clever_format from thop import clever_format flops, params = clever_format([flops, params], "%.3f")参考：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter 作者：wzNote 链接：https://www.jianshu.com/p/6514b8fb1ada 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 |
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