计算模型的参数量以及FLOPS

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本文介绍如何使用THOP库为PyTorch模型计算FLOPs(浮点运算次数)和参数数量，通过具体示例展示了如何定义自定义模块并将其应用于模型分析，帮助理解模型复杂度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

具体可以查看 https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

THOP： PyTorch-OpCounter

pip install thop

pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git

class YourModule(nn.Module):
    # your definition
def count_your_model(model, x, y):
    # your rule here
flops, params = profile(model, input_size=(1, 3, 224,224), custom_ops={YourModule: count_your_model})

计算模型的参数量(Params)和运算量(FLOPs)
AI天才研究院
06-26 6656
衡量模型的好坏，除了任务特定的性能指标(如准确率)，还需要考虑模型的效率，比如模型的参数量和运算量。是指模型的参数个数，描述模型存储所需；通常用衡量，描述模型使用所需。注意是，指浮点运算数量，通常以109)为单位；而不是，指每秒浮点运算次数，后者通常用于衡量硬件的性能指标。对于一个卷积核尺寸为h×w×cin​的卷积层，其输出特征图的尺寸为H×W×cout​cout​×h×w×cin​1H×W×cout​×2×h。
模型参数与计算量
hey-yahei
06-20 1万+
模型参数与计算量 原文链接：https://hey-yahei.cn/2019/01/07/MXNet-OpSummary/ 这一两个月比较忙，没什么时间空下来写写博文，加上最近处于摸索阶段，各种思路还没有理清，不敢瞎写。 这两天看到Lyken17的pytorch-OpCounter，萌生了一个写一个MXNet的计数器的想法，项目已经开源到github上，并且做个pip的包，嘻嘻……第一次做包，虽...
模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)的理解 + 计算、打印可训练参数量、可训练的层
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(1)换算 以alexnet为例： 参数量：6000万 设每个参数都是float,也就是一个参数是4字节， 总的字节数是24000万字节 24000万字节= 24000万/1024/1024=228mb (2)为什么模型之间差距这么大 这个关乎于模型的设计了，其中模型里面最费参数的就是全连接层，这个可以看alex和vgg, alex,vgg有很多fc(全连接层) resnet就一个fc inceptionv1(googlenet)也是就一个fc (3)计算量 densenet其实这个
大模型训练 参数量-运算量-显存 如何分析计算
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酌沧
06-26 822
带你亲手算一笔账，从参数量、运算量、训练时间到显存开销，彻底搞懂训练一个大模型究竟需要多少“硬通货”。
统计网络模型的参数量和计算量
xjcoolice的博客
11-07 8946
在神经网络中，参数量和计算量是衡量神经网络模型的两个重要指标；参数量决定网络的大小，其主要影响的是模型的内存或显存大小；计算量则决定网络运行的快慢； 一、计算说明： 参数量（#paras）即为网络模型中含有多少个参数，与输入的数据无关，主要与模型的结构有关系；其主要影响模型运算是所需要的内存或显存 计算量(#FLOPs)通常使用FLOPs(Floating point operations，浮点运算数量)来表示计算量，其主要来衡量算法/模型的复杂度。论文中一般用GFLOPs来表示，1GFLOPs=10^.
模型的计算量和参数量
qq_44576434的博客
06-16 604
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40507857/article/details/118764782。
深度学习中参数量与计算量的理解
weixin_30813225的博客
04-08 1205
接下来要分别概述以下内容： 　　１　首先什么是参数量，什么是计算量 　　２　如何计算　参数量，如何统计　计算量 　　３　换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb 　　４　对于各个经典网络，论述他们是计算量大还是参数两，有什么好处 　　５　计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求，我们又是怎么权衡 １　首先什么是计算量，什么是参数量 　　计算量对应我们之前的时间复杂度，...
如何计算模型的复杂度（参数量，FLOPs）
RessCris的博客
02-03 4441
全连接层就理解为一个矩阵，矩阵行数，矩阵列数，如考虑bias，则先计算输出向量中一个元素需要多少计算量，首先要做。在训练时计算的均值方差是直接计算，在预测时是用 running mean，running var.对于池化层而言，常用的Max-pooling，Avg-pooling等是不存在参数量的。先计算输出的feature中一个元素需要的计算量。若考虑 bias，则做的加法会多一次。: 输入的channel 数。: 输入的 height。: 输入的 width。: 输入的 width。
pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee的博客
09-07 639
输出的参数是B，（/1024/1024/1024）G，（/1024/1024/1024/1024）T。输出的参数是除以一百万（/1000000）M，
FLOPs和模型参数量
985小菜鸡
01-26 1476
对于大多数现代推理场景，FLOPs对推理速度的影响更大，但如果模型的参数量超出设备的内存/显存容量，参数量也可能成为限制推理速度的关键因素。优化模型时，优先减少FLOPs，同时注意避免模型过大。算力资源允许的情况下，FLOPs越小，计算越快在设备算力足够的情况下，推理速度的瓶颈主要由FLOPs决定，因为FLOPs直接反映了模型需要完成的计算量。减少FLOPs（比如通过模型剪枝、量化、或更高效的架构设计）可以有效提升推理速度。
pytorch 模型参数量、FLOPs统计方法
deku1018的博客
02-08 2552
文章目录一、使用第三方工具:torchstat:ptflops:其他工具：二、使用函数统计模型参数量： 一、使用第三方工具: torchstat: 安装：pip install torchstat torchstat GitHub 源码页面 例子： from torchstat import stat from backbone import EfficientDetBackbone model = EfficientDetBackbone() stat(model, (3, 1280, 1280)) 输
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
【深度学习】深度学习模型层参数量和计算量如何计算
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本文主要介绍模型参数量的计算（params）和算法/模型复杂度的运算（浮点运算次数，FLOPs）。1.模型参数量1.1.卷积层参数量卷积函数：nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,bias)bias=True,卷积函数的参数量：out_channels*in_channels*kernel_size*kernel_size ...
教你计算Pytorch模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
qq_42593798的博客
08-31 5230
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计算模型的参数量和计算量
weixin_44239195的博客
11-30 2706
1. 安装 thop 1.1 常规安装 pip install thop 1.2 若上述安装方式错误，可以参考以下方式： pip install thop-i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 参考：https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=106466047 2. 使用thop计算参数量和计算量 ### 基本用法 from nets.yolo4 import YoloBody #
keras, tensorflow 模型参数总量计算
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一、keras计算参数量：model.summary()，放到网络的后面。 import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Convolution2D as Conv2D from keras.layers import
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）。
PyTorch：计算模型参数量和模型大小
Bsv___的博客
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通过使用PyTorch，我们可以方便地计算模型的参数量和模型大小。参数量表示模型中需要学习的参数的数量，而模型大小表示模型在存储设备上占用的空间大小。通过上述代码示例，您可以轻松地计算模型的参数量和模型大小，并在实际应用中使用这些信息。在深度学习领域中，了解模型的参数量和模型大小是非常重要的。参数量表示模型中需要学习的参数的数量，而模型大小则表示模型在存储设备上占用的空间大小。计算模型参数量的常用方法是统计模型中所有可学习参数的数量。方法获取保存的模型文件的大小，并输出模型大小。函数来计算模型参数量。
模型大小 与参数量计算
2401_85280106的博客
11-19 2797
就是模型的大小，我们一般使用参数量parameter来衡量，注意，它的单位是。来衡量。比如ResNet-152的参数量可以达到60 million =0.0006M。有些时候，modelsize在实际计算时除了包含参数量以外，还包括网络架构信息和优化器信息等。比如存储一个一般的CNN模型(ImageNet训练)需要大于300MB。比如说我有一个模型参数量是1M，在一般的深度学习框架中(比如说PyTorch)，一般是32位存储。32位存储的意思就是1个参数用32个bit来存储。
计算模型的参数量和flops
01-23
### 计算深度学习模型的参数数量 对于卷积神经网络(CNN)，参数主要包括卷积核权重和其他需要学习的权值。具体来说： - 卷积层中的每个滤波器（即卷积核）都有自己的权重矩阵，以及偏置项。 - 对于全连接层而言，则...
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