在PyTorch中,你可以使用几种不同的方法来统计模型参数量和计算量。 1.统计模型参数量: 你可以使用`torchsummary`这个库来统计模型的参数量。首先,你需要安装这个库,可以使用pip来安装: ```bash pip install torchsummary ``` 然后,你可以使用以下代码来统计模型的参数量: ```python from torchsummary import sum...
2. 计算量 Computational complexity 2.1FLOPS, FLOPs和MACs 提到计算量必然涉及FLOPS, FLOPs和MACs,并不是同样的意思,切忌混淆。 FLOPS:Floating Point Operations Per Second,每秒浮点运算次数,是一个衡量硬件计算性能的指标。 FLOPs:Floating Point Operations,浮点运算次数,常用来衡量模型的计算复杂度,即计算量。(大...
参数量方法三: summary的使用:来自于torchsummary第三方库 计算量方法一:thop的使用,输出计算量FLOPs和参数量parameter 我们通常要通过计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter来评估模型的性能,总结了几种常用的计算方式,大家可以尝试一下。 为了能够便于读者理解,我们选取pytorch自带的网络resnet34进行测试,也可自行...
模型参数表示了模型的空间复杂度，计算量表示了计算复杂度，他们的关系如下所示：M 表示特征图大小， K...
model = PNet(is_train=False) stat(model,(3, 22, 60))输出结果如下：
有的。见Implement similar PyTorch function as model.summary() in keras：https://github.com/pytorc...