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...
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.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 summary 假设你已经定义了你的模型 model = ... 输出模型的参数数量 ...
(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)) ...
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operation白名单,用来控制计算那些操作的FLOPS。 Example见: github.com/facebookrese 2. 参数量计算 这个比较常用了,记录...
FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(这里的小s则表示复数),表示浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。 Params:没有固定的名称,大小写均可,表示模型的参数量,也是用来衡量算法/模型的复杂度。通常我们在论文中见到的是这样:# Params,那个井号是表示 number of 的意思,因此 # Pa...
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:...
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...