文章目录概述一、利用torchstat 1.1 方法 1.2 代码 1.3 输出二、利用ptflops 2.1 方法 2.2 代码 2.3 输出三、利用thop 3.1 方法 3.2 代码 3.3 输出概述 Params:是指网络模型中需要训练的参数总数,理解为参数量。 FLOPs:是指浮点运算次数,s表示复数,理解为计算量,用于衡量模型的复杂度。(注意与FLOPS
计算flops代码 python tensorflow FLOPs（浮点运算次数）是衡量深度学习模型计算复杂度的重要指标。在TensorFlow中，可以使用tf.profiler模块来计算模型的FLOPs。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用TensorFlow计算模型的FLOPs：python import tensorflow as tf //定义一个简单的模型 model = tf.keras.Sequential([tf....
flops = get_flops(graph) print("Total FLOPs:", flops) ``` 以上代码中,我们创建了一个简单的卷积神经网络模型,包含两个卷积层和两个全连接层。我们通过`get_flops`函数,使用TensorFlow的`tf.profiler`来计算模型的FLOPs。最后,我们打印出计算得到的FLOPs。 运行代码后,您将看到输出打印出计算图的总FLOPs。
1、FIFO深度计算例如(对于同步fifo,每100个cycle可以写入80个数据,每10个cycle可以读出8个数据,fifo的深度至少为? ) 参考网址:首先要确实FIFO的应用场景 并且最终要保证在最极端的情况下,仍不是发生溢出以及空数据的情况。如果数据是连续的数据流,那在频率不同的异步FIFO中,当写入频率大于读出频率时,FIFO必定是溢出...
模型计算量与参数量的计算方式主要有两种,一种是使用thop库,一种是使用torchsummaryX。 使用pip install thop安装thop库 使用pip install torchsummaryX安装torchsummaryX库 可直接运行下方代码,结合注释和结果理解两种方式 本例中darknet53主要用于yolov3中的主干网络 ...
1⃣ 大型语言模型的最佳词汇量取决于计算预算,模型越大,词汇量应越大。 2⃣ 对于3B模型,词汇量从32K增加至43K时,ARC-Challenge得分从29.1提升至32.0(训练FLOPs不变)。 3⃣ Llama3-70B模型应具有212K的词汇量。 4⃣ 预测未来的Llama3-400B模型需要487K的词汇量。详细内容请参考论文和代码。论文链接代码...
计算模型参数量Params和计算量FLOPs需要用到的代码 自己使用过的模型 还未验证过的模型 为了方便模型轻量化和准确率的对比,归纳总结历年来各个模型的参数量 参数列表包含了个人学习训练使用过的模型,也有其他人记录过的模型 计算模型参数量Params和计算量FLOPs需要用到的代码 MobileNetV1的实现在这篇文章 https:/......
Pytorch: 用thop计算pytorch模型的FLOPs - 简书 安装thop pipinstallthop 基础用法 以查看resnet50的FLOPs为例 fromtorchvision.modelsimportresnet50 fromthopimportprofile model = resnet50() input = torch.randn(1,3,224,224) flops, params = profile(model, inputs=(input, )) ...