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'% ...
I∗O=IO 参数量: I*O 计算代码--以PyTorch框架为例 第一个推荐的计算库是 thop, 简单好用 ① 安装: 推荐从作者的github直接安装最新版本。 1 pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git ② 使用: 1 #计算 2 from torchvision.models import resnet50 3 from thop ...
使用自带库进行网络参数量计算 首先需要读入已经训练好的model.ckpt文件,之后使用reader读入里面的参数,然后按以下步骤求和即可。也非常简单。 #计算param:fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflowimportosimportnumpyasnpmodel_dir="models_pretrained/"checkpoint_path=os.path.join(model_dir,"model.ckpt-82798")#首...
llama有50多亿的参数量。但我认为模型的时间成本也不能只看参数量,比如基于扩散模型的evodiff的参数量只有6亿多,但是因为它有时间变量训练一个样本相当于训练几十个样本的时间,它需要在一个样本中增加多个噪声形成一系列的样本,这同样增加了时间成本。 与打比赛不同, 打比赛的时候,实际上就微调一下,就是它的结...
stat(model, (3,244,244))# 统计模型的参数量和FLOPs,(3,244,244)是输入图像的size 如果把torchstat包中的一行程序进行一点点改动,那么这个包可以用来统计全连接神经网络的参数量和计算量。当然手动计算全连接神经网络的参数量和计算量也很快 =_= 。进入torchstat源代码之后,如下图所示,注释掉圈红的地方,就...
参数量方法一:pytorch自带方法,计算模型参数总量 参数量方法二: summary的使用:来自于torchinfo第三方库 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...
Github上有好几个计算工具,推荐两个工具THOP和ptflops THOPhttps://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter ptflopshttps://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch 2.3.1 安装 以THOP为例 强烈推荐 pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git ...
(1)以 torch.rand([1,3,224,224]).type(torch.float32) 作为输入,求 resnet18 的模型计算量和参数量。 flops, params = profile(model=model, inputs=(inputs,)) print('Model:{:.2f} GFLOPs and {:.2f}M parameters'.format(flops / 1e9, params / 1e6)) ...
nni中有个计算网络模型计算量和参数量的小工具,使用起来也非常简单,并能输出每一层的计算量和参数量。 安装 pip install --upgrade nni 使用 fromtorchvision.modelsimportresnet18fromnni.compression.pytorch.utils.counterimportcount_flops_paramsmodel=resnet18()dummy_input=torch.randn(1,3,224,224)flops,param...