参数量方法一:pytorch自带方法,计算模型参数总量 fromtorchvision.modelsimportresnet34 net=resnet34()#注意:模型内部传参数和不传参数,输出的结果是不一样的#计算网络参数total = sum([param.nelement()forparaminnet.parameters()])#精确地计算:1MB=1024KB=1048576字节print('Number of parameter: % .4fM'% ...
计算量是指在训练过程中,需要进行的浮点运算次数,包括前向传播和反向传播等。 三、PyTorch 参数量的计算方法 在PyTorch 中,可以通过以下方法计算模型的参数量: 1.使用`torch.nn.Module`类中定义的参数量计算方法; 2.遍历模型结构,统计每个模块中的参数数量,然后将它们相加。 四、PyTorch 计算量的优化策略 为了...
print("该层参数和:" + str(l)) k = k + l print("总参数数量和:" + str(k)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 效果如下: 2.thop方法 thop是一个库,可以通过pip install thop进行安装,安装后通过里面的profile可以获取参数量params以及计算量flops from thop import profile model =...
在pytorch中,可以使用torchstat这个库来查看网络模型的一些信息,包括总的参数量params、MAdd、显卡内存占用量和FLOPs等 pip install torchstat from torchstat import stat from torchvision.models import resnet50 model = resnet50() stat(model, (3, 224, 224)) 1. 2. 3. 4. 3. 使用ptflops #pip insta...
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...
1. 准确的FLOPS 计算 网上开源的很多计算flops的工具只支持计算PyTorch内置层的flops,不能有效计算出自定义操作的flops。Facebook日前开源了一个面向PyTorch的CV工具包,内置了flops_count函数,支持细粒度的flops计算,包括torch.einsum(暂不支持torch.bmm)等操作均可计算。同时还支持自定义一个ope...
参数量是指神经网络模型中所有可训练参数的数量。在PyTorch中,我们可以使用`torch.nn`模块中的`parameters(`函数来获取模型的所有参数,通过统计参数的数量即可得到参数量。 以下是一个例子,展示如何计算一个卷积神经网络模型的参数量: ```python import torch import torch.nn as nn class CNNModel(nn.Module): de...
向阳树发表于机器学习、... Pytorch模型的保存与迁移 月来客栈发表于深深深-深... pytorch模型保存格式 对着 手写数字识别实例讲讲pytorch模型保存的格式。首先讲讲保存模型或权重参数的后缀格式,权重参数和模型参数的后缀格式一样,pytorch中最常见的模型保存使用 .pt 或者是 .pth 作为模型文… zlszls打开...
pytorch如何获得模型的计算量和参数量⽅法1 ⾃带 pytorch⾃带⽅法，计算模型参数总量 total = sum([param.nelement() for param in model.parameters()])print("Number of parameter: %.2fM" % (total/1e6))或者 total = sum(p.numel() for p in model.parameters())print("Total params: %.2...