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=1
FLOPs是衡量模型计算复杂度的指标之一。在深度学习中,模型的计算复杂度主要取决于其参数数量和每个参数的计算次数。FLOPs可以用来评估模型的计算需求和效率,帮助我们选择更合适的模型。 如何计算模型的FLOPs? 在PyTorch中,我们可以使用torchsummary库来计算模型的FLOPs。torchsummary库提供了一个函数summary,它可以打印出模型...
模型通过 model.train() 将 self.training = True,通过 model.eval() 将 self.training = False,所以即便训练与测试共用一个模型,也能通过 self.training 来区分现在属于训练还是测试。 PyTorch的model.train()有什么用? aerin asked: 它是在 nn.Module 里调用 forward()?调用模型的时候不是会使用 forward 方...
FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。 注意,模型的参数量少不代表FLOPs低,理论的FLOPs低也...
网络框架模型计算量影响到模型的推断时间,模型的参数量对设备内存有要求,为了进行模型比较给大家介绍两种计算FLOPs和Params实用的小工具: 第一种: pytorch-OpCountergithub.com/Lyken17/pytorch-OpCounter 安装方法: pip install thop(推荐用这个) 或者 pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytor...
在Pytorch中计算⾃⼰模型的FLOPs⽅式 安装⽅法很简单：pip install thop 基本⽤法：from torchvision.models import resnet50from thop import profile model = resnet50()flops, params = profile(model, input_size=(1, 3, 224,224))对⾃⼰的module进⾏特别的计算：class YourModule(nn.Module)...
NanoDet-PyTorch.zip nanodet目标检测模型 上传者:qq_40344790时间:2021-12-13 Cal-FLOPs-for-PLM:在NLP中计算预训练模型的FLOP Cal-FLOPs for PLM 在NLP中计算预训练模型的FLOP 该存储库提供了有关为Pytorch Framework中的NLP模型(主要是PLM)计算FLOP和参数的示例脚本。 该示例脚本展示了两种类型的开源FLOPs计数器...
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最后编辑于 :2019.11.21 23:28:18 ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者平台声明:文章内容(如有图片或视频...
1. 衡量深度学习模型重量级的指标 参数量: CNN: 一个卷积核的参数 = kkCin+1 一个卷积层的参数 = (一个卷积核的参数)卷积核数目=kkCinCout+Cout FLOPS: 注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
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, )) ...