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'% ...
1.输入图片尺寸扩大一倍,模型参数量不变,模型计算复杂度扩大4倍。 2. (1)model.parameters()打印的是模型可训练参数。 (2)model.named_parameters()打印可训练参数的名字和参数内容,以上两者差别体现在返回内容上。 (3)model.state_dict()是将layer_name : layer_param的键值信息存储为dict形式,而model.named_...
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...
终端输出结果如下,FLOPs为4089184256,模型参数数量约为25.6M(这里的参数数量和我自己计算的有些出入,主要是在BN模块中,这里只计算了beta和gamma两个训练参数,没有统计moving_mean和moving_var两个参数),具体可以看下我在官方提的issue。 通过终端打印的信息我们可以发现在计算FLOPs时并没有包含BN层,池化层还有普通的...
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...