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'% ...
参数量(注意包括weight和bias): 输出特征图尺寸: 至于为什么+1, 画个图就清楚了: FLOPs FLOPs(floating point operations per second) FLOPs:s小写,floating point operations的缩写(s表示复数),指浮点运算数,可以理解为计算量,用来衡量算法/模型的复杂度。 MACs:s小写,multiply–accumulate operations的缩写(s表示负...
l *= j 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 profi...
1. 参数量 Parameters 参数量的计算非常简单,相信绝大部分人不会有问题。 2. 计算量 Computational complexity 2.1 FLOPS, 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...
近日,GitHub 开源了一个小工具,它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数(FLOPs)。有了这两种信息,模型大小控制也就更合理了。 其实模型的参数量好算,但浮点运算数并不好确定,我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算,它的参数量比较小,但是运算量非常大,它是一种计算密集型的操作...
其实在定义网络的时候基本上都是可求导参数,包括卷积层参数,BN层参数,所以我们统计可求导参数。然后numel()是统计numpy数组里面的元素的个数。这样一来就很明显了,我们定义了两个3x3卷积层,而且没有bias,所以参数个数是3x3x2=18个,网络结构是两层。到这里都对!然后我们再看看case2....
batch size=1，LoRA 0.2% of the model weights， 而LoRA的输入梯度占 567 MB/ LoRA 参数量是26...
pytorch获得模型的参数信息,所占内存的大小 一sum 一个模型所占的显存无非是这两种: 模型权重参数 模型所储存的中间变量 其实权重参数一般来说并不会占用很多的显存空间,主要占用显存空间的还是计算时产生的中间变量,当我们定义了一个model之后,我们可以通过以下代码简单计算出这个模型权重参数所占用的数据量:...
一、PyTorch全连接层参数在PyTorch中,全连接层通常是通过使用nn.Linear类实现的。该类接受两个主要参数:输入特征数量和输出特征数量。输入特征数量是指输入到全连接层的数据特征数,而输出特征数量则是指全连接层输出的特征数。这两个参数的选择将直接影响全连接层的性能和模型的总体效果。此外,全连接层还具有一些其他...