pytorch统计模型的参数个数

最新推荐文章于 2024-06-26 16:02:01 发布

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最新推荐文章于 2024-06-26 16:02:01 发布 · 603 阅读

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#pytorch #深度学习

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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pytorch统计模型参数数量

chenwei的博客

08-23

975

pytorch统计模型参数数量

tensor的统计属性

且慢

09-02

823

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

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pytorch中查看模型的参数量和计算量

coderyyc的博客

09-28

1万+

做完剪枝后，需要看一个模型被压缩后的计算量和参数量，可以使用这两种方法。 1.安装包 sudo pip install torchsummary sudo pip install torchstat 2.编写代码 torchsummary库：统计中只有参数量 import torch from torchsummary import summary from vgg import vgg model_path = './pruned.pth.tar' checkpoint = torch.lo

pytorch统计模型参数量

u013517182的博客

08-24

6215

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统计参数网络参数数量

qq_34535410的博客

04-30

1万+

def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net.parameters()) trainable_num = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) return {'Total': total_num, ...

Pytorch中统计模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)

qq_36771396的博客

03-29

2万+

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）。

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...

模型参数量(Params)/模型大小 & Pytorch统计模型参数量

hxxjxw的博客

07-23

1万+

到时候把dict的item换成你所用模型的 print(model) total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print(f'{total_params:,} total parameters.') _dict = {} _dict['encoder'] = 0 _dict['decoder'] = 0 _dict['stn_head'] = 0 for _,param in enumerate(.

统计Pytorch模型参数

qq_35576225的博客

04-09

343

model = resnext50_32x4d() total = sum([param.nelement() for param in model.parameters()]) print("total param: {:.2f}M".format(total/1e6)) #总共的参数数量

从.pth文件统计神经网络模型参数量

weixin_43470772的博客

06-20

1553

对于网络模型未知且只有.pth参数的网络模型，下载.pth文件后，可采用以下方法统计网络模型参数。

5种方法获取Torch网络模型参数量计算量等信息

最新发布

qq_43949166的博客

06-26

652

layer 2, 3, 4层的downsample是对残差传过来的上一层处理结果进行的，kernel_size = 1, stride = 2，维度翻倍，尺寸减半。保存的’'.pth文件大小也说明了这一点，虽然不是完全一样大，但大小差不多，可能与状态字典多的键值有关。以pytorch官方的resnet18为例。方法返回一个迭代器，用于同时访问模型中的参数和它们的名称。方法返回一个迭代器，用于访问模型中所有需要梯度更新的参数。计算模型的参数量以及大小。resnet18的构造。

用thop去获得模型参数量和计算量（pytorch）

菊头蝙蝠的博客

02-22

1万+

用thop去得到模型参数量和计算量（pytorch）1. 安装2. 使用（获得计算量（flops）和参数量（params））2.1计算tochvision自带的模型大小2.2计算自定义的模型的大小 Thop github地址 1. 安装 pip install thop 2. 使用（获得计算量（flops）和参数量（params）） 2.1计算tochvision自带的模型大小其中输入的x，只影响计算量，不影响参数量 model = torchvision.models.segmentation.fc

PyTorch 快速查看 pth 文件保存的参数

KKai的博客

12-14

2万+

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

qq_45128278的博客

05-10

1978

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

Pytorch 计算模型参数量

Smile

05-11

6327

转自：https://blog.youkuaiyun.com/jdzwanghao/article/details/84196239 ################ ### 模型定义 # ------------- class MyModel(nn.Module): def __init__(self, feat_dim): # input the dim of output fea-ma...

【Pytorch】如何获取模型的参数量和计算量

咖啡味儿的咖啡

03-11

1万+

How to install Through PyPi pip install thop Using GitHub (always latest) pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git How to use Basic usage from tor...