pytorch统计模型的参数个数

最新推荐文章于 2025-01-04 22:50:43 发布

刀么克瑟拉莫

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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/random_repick/article/details/125060198

就是遍历每一个参数，把大小加起来

import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
paras=torch.load('weights.pth', map_location=device)
count =

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刀么克瑟拉莫

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tensor的统计属性

且慢

09-02

800

tensor的统计属性文章目录tensor的统计属性morm范数常见统计属性dim、keepdim参数topk kthvalue函数compare比较运算 morm范数查看范数范数1：所有元素的绝对值的求和范数2：所有元素的绝对值的平方和的开方例子1： a = torch.full([8],1) b = a.view(2,4) c = a.view(2,2,2) a.norm(1),b.norm(1),c.norm(1) #都是tensor(8) a.norm(2),b.norm(2),c.n

Python-pytorch统计模型参数量

图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖

03-16

2210

目录 1、简介 2、模型参数量内部的计算方法模型复杂度的衡量硬件性能的衡量模型复杂度的计算公式 3、模型参数量统计打印简单方法详细输出(以AlexNet为例）第三方工具stat 第三方工具OpCouter 1、简介最近学习代码的过程中，看到下面这么一样代码，不晓得什么意思，于是开始学习，发现是在统计全部的模型参数量。 for run in range(args.runs): if run == 0: ..

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pytorch统计模型参数量

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用resnet50 来举例子 print("resnet50 have {} paramerters in total".format(sum(x.numel() for x in resnet50.parameters()))) 其中numel表示含有多少element，通过此操作可以统计模型的参数量有多少另外，两个是一样的，方便debug看其中到底有什么东西 ...

pytorch统计模型参数数量

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5种方法获取Torch网络模型参数量计算量等信息

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不需要 run 什么脚本来 load 然后 print，直接用命令行解决：（注：假设该环境下有 torch 包，该文件名 t.pth） import torch # 命令行是逐行立即执行的 content = torch.load('t.pth') print(content.keys()) # keys() # 之后有其他需求比如要看 key 为 model 的内容有啥 print(content['model']) 进行快速检查非常方便 ...

使用pytorch计算模型的参数量和计算量

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05-10

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计算自带模型的例子 from torchvision.models import resnet50 import torch import torchvision.models as models import argparse import vgg import torch.nn as nn import torch.nn.parallel from ptflops import get_model_complexity_info model = models.resnet50() #调用官方的模型

模型训练二三事：参数个数、小批量、学习率衰减、输入形状