thop 计算flops和params

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#深度学习 #pytorch #神经网络

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本文介绍如何使用Thop库计算PyTorch中ResNet50模型的参数数量（Params）和计算量（FLOPs），并以MB和GFLOPs为单位展示。这对于理解模型复杂度和效率至关重要。

from torchvision.models import resnet50
from thop import profile
import torch
model = resnet50()
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
flops, params = profile(model, inputs=(input, ))
print("%s ------- params: %.2fMB ------- flops: %.2fG" % (model, params / (1000 ** 2), flops / (1000 ** 3)))  # 这里除以1000的平方，是为了化成M的单位