Pytorch 计算模型复杂度 (Params 和 FLOPs)

已于 2023-05-03 21:39:19 修改 · 3k 阅读 · 16
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#pytorch #python #深度学习

于 2022-10-17 12:32:41 首次发布
该博客介绍了如何计算卷积神经网络（CNN）的参数量和FLOPs（浮点运算次数），这是衡量模型复杂性和计算资源需求的关键指标。文中提供了一个名为`flop_counter`的函数，用于分析模型的FLOPs，并通过`print_network_params`函数展示网络参数总数。此外，还定义了一个具体的模块`SGE`（Spatial Group Enhance），展示了如何在实际模型中应用这些计算方法。

常规卷积的参数量 (Param)： C i n ∗ k 2 ∗ C o u t + C o u t C_{in}*k^2*C_{out}+C_{out} Cin​∗k2∗Cout​+Cout​
计算量（FLOPs）： H o u t ∗ W o u t ∗ P a r a m H_{out} * W_{out} * Param Hout​∗W

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