tf.keras计算FLOPs

最新推荐文章于 2025-01-14 09:52:05 发布

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文章标签： tensorflow python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41076537/article/details/115730951

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这篇博客演示了如何利用keras_flops库计算MNASNet模型的FLOPs。通过引入tensorflow和keras_flops，创建了一个MNASNetMobile实例，并计算了在batch_size=1时的FLOPs，结果显示模型的FLOPs约为1.15G。这有助于理解和优化模型的计算效率。

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tf.keras计算FLOPs

推荐一个好用的包
可以通过pip安装

pip install keras_flops

import tensorflow as tf
from keras_flops import get_flops
import pathlib
import keras.backend as K
# import os
import numpy as np

Mnasnet = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(224, 224, 3)),
    tf.keras.applications.NASNetMobile()
])

# Calculae FLOPS
flops = get_flops(Mnasnet, batch_size=1)
print(f"FLOPS: {flops / 10 ** 9:.03} G")

结果是这样的（太长，只取了部分）

 sequential/NASNet/reduction_add_2_reduce_8/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_3_9/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_5_12/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_4_9/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_3_10/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_5_11/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_1_12/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_2_9/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_3_12/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_3_11/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/normal_add_4_12/add (8.62k/8.62k flops)
  sequential/NASNet/predictions/Softmax (5.00k/5.00k flops)
  sequential/NASNet/predictions/BiasAdd (1.00k/1.00k flops)

======================End of Report==========================
FLOPS: 1.15 G