使用calflops计算网络的模型参数和FLOPs

最新推荐文章于 2025-07-08 21:18:56 发布
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#深度学习

文章指导如何计算ResNet18模型的FLOPs、MACs和参数，以及处理transformers模块缺失的安装问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from calflops import calculate_flops
model = models.resnet18()
flops, macs, params =calculate_flops(model=model,
input_shape(1,3,224,224),output_as_string=True,output_precision=4)

如果出现ModuleNotFoundError: No module named 'transformers

请直接 pip install transformer

上面的不是resnet18的参数！ 是我随机编的。

GJmachine_code
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计算模型的参数量(Params)和运算量(FLOPs)
AI天才研究院
06-26 6574
衡量模型的好坏，除了任务特定的性能指标(如准确率)，还需要考虑模型的效率，比如模型的参数量和运算量。是指模型的参数个数，描述模型存储所需；通常用衡量，描述模型使用所需。注意是，指浮点运算数量，通常以109)为单位；而不是，指每秒浮点运算次数，后者通常用于衡量硬件的性能指标。对于一个卷积核尺寸为h×w×cin​的卷积层，其输出特征图的尺寸为H×W×cout​cout​×h×w×cin​1H×W×cout​×2×h。
FLOPs和模型参数量
985小菜鸡
01-26 1391
对于大多数现代推理场景，FLOPs对推理速度的影响更大，但如果模型的参数量超出设备的内存/显存容量，参数量也可能成为限制推理速度的关键因素。优化模型时，优先减少FLOPs，同时注意避免模型过大。算力资源允许的情况下，FLOPs越小，计算越快在设备算力足够的情况下，推理速度的瓶颈主要由FLOPs决定，因为FLOPs直接反映了模型需要完成的计算量。减少FLOPs（比如通过模型剪枝、量化、或更高效的架构设计）可以有效提升推理速度。
Cal-FLOPs-for-PLM:在NLP中计算预训练模型的FLOP
03-29
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计数器工具的用法。 FLOPs计数器和Parameters计数器基于和的开源工具 安装 从PyPI： pip install thop pip install ptflops 要求： 火炬> = 1.0.0 变压器> = 2.2.0 例子 参见example.py
探索深度学习性能利器：Calflops —— 计算神经网络FLOPs与Params的神器！
gitblog_00015的博客
05-27 1198
探索深度学习性能利器：Calflops —— 计算神经网络FLOPs与Params的神器！ 在深度学习领域，评估模型效率至关重要，其中FLOPs（浮点运算次数）和Params（模型参数数量）是两个常用的指标。Calflops是一个强大的开源工具，专为神经网络设计，能轻松计算各类模型的FLOPs、MACs以及参数数量。无论你是研究者还是开发者，Calflops都能助你快速理解模型性能并优化架构。 项...
开源项目 `calculate-flops.pytorch` 使用教程
gitblog_00443的博客
08-21 677
开源项目 calculate-flops.pytorch 使用教程 项目介绍 calculate-flops.pytorch 是一个用于计算 PyTorch 模型 FLOPs（浮点运算次数）的开源工具。FLOPs 是衡量模型复杂度和性能的重要指标，尤其在模型优化和部署阶段。该项目通过简洁的接口和高效的计算方式，帮助开发者快速评估模型的计算成本。 项目快速启动 安装依赖 首先，确保你已经安装了 Py...
开源项目常见问题解决方案：calculate-flops.pytorch
gitblog_00940的博客
01-24 768
开源项目常见问题解决方案：calculate-flops.pytorch 项目基础介绍 calculate-flops.pytorch 是一个用于计算神经网络中的理论浮点运算次数（FLOPs）、乘加运算次数（MACs）和参数数量的工具。它支持多种类型的神经网络，包括线性层（Linear）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图卷积网络（GCN）和变换器（Transformer）等大型语...
推荐文章：探索深度学习模型的内在奥秘 —— 使用calflops精准评估神经网络资源需求
gitblog_00402的博客
08-23 619
推荐文章：探索深度学习模型的内在奥秘 —— 使用calflops精准评估神经网络资源需求 在当今人工智能领域，神经网络模型的设计与优化是一个至关重要的环节。准确地评估模型的计算复杂度与资源消耗，成为了开发者们不可或缺的技能。在此背景下，一款名为calflops的开源工具应运而生，它旨在简化神经网络的FLOPs（浮点运算次数）和Params（参数数量）的计算过程，为模型开发与调优提供强大支撑。 项目...
pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee的博客
09-07 630
输出的参数是B，（/1024/1024/1024）G，（/1024/1024/1024/1024）T。输出的参数是除以一百万（/1000000）M，
神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法
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qq_43307074的博客
11-04 5万+
神经网络的计算量(FLOPs)和参数量(Params)的定义及实现方法
22_CNN网络各种层的FLOPs和参数量paras计算1
08-03
理解和计算CNN的FLOPs（Floating Point Operations）和参数量对于优化模型性能、减小计算资源需求至关重要。本文将详细介绍如何计算CNN各层的FLOPs和参数量。 首先，FLOPs是一个衡量计算复杂度的指标，它表示的是每...
python 统计网络的运算量FLOP 和 参数量params
EatAppleS的专栏
12-08 3531
#-*- coding: utf-8 -*- import os import sys import shutil import struct from google.protobuf import text_format import caffe from caffe.proto import caffe_pb2 LAYER_PARAM = {'Convolution', 'Inner...
FLOPS理解
James的博客
07-01 1万+
    在描述GPU的性能的时候，我们常常用到FLOPS进行描述。FLOPS是Floating-point Operations Per Second的简写，即每秒所能够进行的浮点运算数目。在以往形容GPU的运算性能的时候也常常用到其他单位，比如Triangles Per Second每秒所能够渲染的三角型数目，以及Pixels Per Second 每秒所能够渲染的像素个数等等。然而我们为什么会...
转：深度学习模型参数量以及FLOPs计算工具
岁月如歌
05-21 286
记录一下：深度学习模型参数量以及FLOPs计算工具 大模型训练需要花费多长时间：FLOPs的简单计算方法及calflop开源实现
CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？
qq_38765642的博客
04-12 493
CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？ 第一个回答十分详细
如何计算flops
hzhj的博客
06-01 1万+
这里FLOPs (FLoating-point Operations Per Second)是衡量浮点性能的常用单位，即每秒做的浮点运算次数。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。 cpu个数计算 CPUs = (Threads per core)x(cores per socket)x(sockets​​​​​​​) 即cpu数目与节点数、核数和单...
神经网络中参数量parameters和FLOPs计算
CurryCoder的个人博客
07-28 4735
一、CNN中parameters和FLOPs计算 CNN中的parameters分为两种：W和b，对于某一个卷积层，它的parameters的个数为: (Kh∗Kw∗Cin)∗Cout+Cout \left(K_{h} * K_{w} * C_{i n}\right) * C_{o u t}+C_{o u t} (Kh​∗Kw​∗Cin​)∗Cout​+Cout​ 其中，KhK_{h}Kh​是卷...
深度学习-多分类
最新发布
2301_80349130的博客
07-08 1138
交叉熵损失函数与逻辑回归中的损失函数效果相同，都是为如何调整参数指明方向，即通过求取梯度，调整参数使损失函数的值逼近0，只是交叉熵损失函数用在多分类中。在这个模型中没有隐藏层，这是一个单层神经网络（也称为 Softmax 回归或多元逻辑回归），是直接从784个输出特征到，输出层的十个输出神经元。(乘的时候按类，分开乘了，0*log or 1*log ,单个样本，最终结果取决于那个唯一的1*log的值)softmax_output = exp(z_i) / sum(exp(z_j)) # 转换为概率分布。
【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？
qq_62223405的博客
07-08 1031
在严重类别不平衡下，准确率高 ≠ 模型好。我们需要真正让模型“看到”少数类，并能有效识别它们，才能解决实际问题。
计算模型的参数量和flops
01-23
### 计算深度学习模型的参数数量 对于卷积神经网络(CNN)，参数主要包括卷积核权重和其他需要学习的权值。具体来说： - 卷积层中的每个滤波器（即卷积核）都有自己的权重矩阵，以及偏置项。 - 对于全连接层而言，则由输入节点到输出节点之间的连接权重构成。 以AlexNet的第一个卷积层(CONV1)为例，假设该层有96个大小为\(11 \times 11\)且通道数为3的过滤器，并带有bias，则CONV1的总参数量可表示为\[ (11\times11\times3+1)\times96=34944\]这里额外加上了1是因为每一个filter还有一个对应的bias term[^1]。 ### 浮点运算次数(FLOPs) FLOPs代表完成一次正向传播过程中涉及的所有浮点操作的数量。它通常用来评估算法效率和硬件需求。针对特定类型的层，比如卷积层，可以按照如下方式估算: 给定一个尺寸为\(H_i\times W_i\)的特征图经过具有\(K_h\times K_w\)感受野、步幅stride s 和 padding p 的卷积处理后得到的新特征图为 \(H_o\times W_o\) ，那么单次卷积操作产生的FLOP数目大约等于\[2\times C_{in}\times C_{out} \times H_k \times W_k \times H_o \times W_o\] 其中因子2来源于每次乘法都会伴随至少一次加法；而当涉及到批量归一化(Batch Normalization)等其他组件时还需进一步增加相应的计算开销[^2]。 回到之前提到的例子，在不考虑激活函数等因素的情况下，如果输入图像分辨率为\(227\times227\)像素，通过上述公式可知CONV1层总的FLOPs约为\[34944\times55\times55=108249600\]。 需要注意的是实际应用中往往还会考虑到更多细节因素来精确统计整个网络架构下的总体FLOPs数值。 ```python def calculate_flops(input_size, kernel_size, output_channels, stride=1, padding=0): """ Calculate the number of floating point operations for a convolutional layer. Args: input_size (tuple): Input feature map size as tuple (height, width). kernel_size (int or tuple): Kernel dimensions either single value or pair (height,width). output_channels (int): Number of filters/output channels. stride (int or tuple, optional): Stride length(s). Defaults to 1. padding (int or str, optional): Padding applied before convolution ('same', 'valid' or int values). Default is no padding. Returns: float: Estimated FLOPs count per forward pass through this conv layer. """ if isinstance(kernel_size,int): kh,kw = kernel_size,kernel_size elif isinstance(kernel_size,(list,tuple)): kh,kw = kernel_size hi,wi=input_size ho=int((hi-kh+(2*padding))/stride)+1 wo=int((wi-kw+(2*padding))/stride)+1 flops_per_conv=(kh*kw)*output_channels*(ho*wo)*2 # Multiply by two because each multiply has an associated add operation return flops_per_conv print(f"FLOPs for Conv Layer with given specs:{calculate_flops((227,227),(11,11),96)}") ```
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