pytorch计算网络参数量和Flops

最新推荐文章于 2025-03-03 12:39:59 发布
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分类专栏： PyTorch 文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
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from torchsummary import summary
summary(net, input_size=(3, 256, 256), batch_size=-1)

输出的参数是除以一百万（/1000000）M，

from fvcore.nn import
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Pytorch 计算参数量与计算量Flops
jacke121的专栏
06-08 1万+
获取网络模型的每一层参数量与计算量（Flops）———Pytorch 一、前言 在现在AI各种技术需要luo地的时期，网络模型大小能够满足嵌入式平台极为重要，不仅仅需要看模型效果，也要看模型的计算量与参数，所以在评估模型的时候就要分析网络的参数量与计算量； 二、推荐pytorch工具 1、ptflops 安装： pip3 install --upgrade git+https://github.com/sovrasov/flops-counter....
(17)PyTorch中计算模型的参数量(params)和浮点运算量(FLOPs)
weixin_40227656的博客
08-24 4310
方法１．使用summary test.py正确代码如下： import torch from torchsummary import summary from nets.yolo4 import YoloBody if __name__ == "__main__": # 需要使用device来指定网络在GPU还是CPU运行 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model
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
在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
[PyTorch深度学习]--卷积神经网络参数量和计算量的计算方法及示例
最新发布
tingyunye的博客
03-03 999
对于卷积神经网络的参数量和计算量的计算方法的理解及计算示例。
PyTorch中FLOPs计算问题
qq_38596190的博客
02-05 4060
FLOPs thop profile MACs PyTorch
教你计算Pytorch模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
qq_42593798的博客
08-31 5117
计算量对应时间复杂度（时间的长短），参数量对应空间复杂度（占用显存大小） 1GFPLOs = 10^9FLOPs 即：10亿次浮点运算 方法一 1、安装模块 pip install thop 2、计算 import torch import torchvision from thop import profile # Model print('==> Building model..') model = torchvision.models.alexnet(pretrained=.
pytorch计算FLOPs
haima1998的专栏
12-21 4911
转自：pytorch计算FLOPs - 简书 1. 引言 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。反观全连接结构，它的参数量非常多，但运算量并没有显得那么大。 此外，机器学习还有很多结构没有参数但存在计算，例如最大池化和Dropout等。因此，PyTorch-OpCounter 这种能直接统计 FLOPs 的工具还是非常有吸引力的。 PyTorch-OpCounter G
【pytorch】评估计算 PyTorch 模型的 FLOPs 和参数量
SimpleLearning
10-16 1124
在深度学习模型中，评估模型的复杂性和效率时，FLOPs（每秒浮点运算次数）和参数量是两个重要指标。FLOPs 可以衡量模型的计算量，参数量则决定模型的规模和存储需求。将以一个简单的卷积神经网络（CNN）为例，演示如何计算这些指标。
Pytorch计算模型参数总量和模型计算量
confusingbird的博客
01-09 1万+
计算这两个值之前要进行模型加载，模型加载的方法见https://blog.youkuaiyun.com/confusingbird/article/details/103913915， 加载完模型后得到模型model 方法1：pytorch自带方法，计算模型参数总量 total = sum([param.nelement() for param in model.parameters()]) p...
网络模型的参数量和FLOPs的计算 Pytorch
知识搬运者
11-07 1万+
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，就可以用torchstat包统计全连接神经网络的参数量和计算量了。包，帮助我们统计模型的parameters和FLOPs。如果不修改这个包里面的一些代码，那么这个包只适用于输入为3通道的图像的模型。在实际操作中，我们可以调用。
Python-PyTorch神经网络模型分析器参数规模FLOPsMAdd内存消耗
08-09
PyTorch神经网络模型分析器(参数规模/FLOPs/MAdd/内存消耗)
pytorch 实现查看网络中的参数
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现查看网络中的参数，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch中统计模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
qq_36771396的博客
03-29 1万+
get_model_complexity_info 函数的参数 as_strings=True 表示返回的结果以字符串形式表示，print_per_layer_stat=True 表示打印每个层的统计信息。然后，我们定义了模型的输入尺寸，并使用 get_model_complexity_info 函数来计算模型的乘积累加操作（MACs，可以近似为 FLOPs）和参数量。最后，我们将结果打印出来。在深度学习中，FLOPs 用于衡量模型的总计算量，包括所有的乘法、加法和其他可能的操作（如激活函数的计算）。
【Deep Learning】计算PyTorch模型的FLOPs
pangpd的博客
09-10 1万+
1. 衡量深度学习模型重量级的指标 参数量： CNN: 一个卷积核的参数 = kkCin+1 一个卷积层的参数 = (一个卷积核的参数)卷积核数目=kkCinCout+Cout FLOPS: 注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs: 注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。
深度学习——Pytorch模型统计FLOPs，MACs和Params评估参数
qq_40280673的博客
04-29 8313
FLOPs（Floating point operations per second）是指每秒浮点运算次数，MACs （Multiply-Accumulate Operations）是指乘加操作的次数，Params（Parameters）是指模型的参数数量。这三个指标可以用来衡量模型的复杂度，即模型计算量的大小。
Pytorch 中计算Flops和Params
weixin_55406683的博客
03-17 526
统计模型Flops 和 Params
使用PyTorch构建神经网络，并使用thop计算参数和FLOPs
百年孤独百年的博客
05-09 5062
FLOPs（floating point operations）是指浮点运算次数，通常用来评估一个计算机算法或者模型的计算复杂度。在机器学习中，FLOPs通常用来衡量神经网络的计算复杂度，因为神经网络的计算主要由矩阵乘法和卷积操作组成，而这些操作都可以转化为浮点运算次数的形式进行计算。
pytorch: 计算网络模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
傲笑风的博客
11-20 2万+
计算量： FLOPs，FLOP时指浮点运算次数，s是指秒，即每秒浮点运算次数的意思，考量一个网络模型的计算量的标准。 参数量： Params，是指网络模型中需要训练的参数总数。 第一步：安装模块（thop） pip install thop 第二步：计算 import torch from thop import profile net = Model() # 定义好的网络模型 input = torch.randn(1, 3, 112, 112) flops, params = profile(net
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