计算params的参数两和flops

已于 2022-08-22 17:07:35 修改
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分类专栏： 学习 文章标签： 深度学习 参数数量 FLOPs 模型复杂性 资源消耗
于 2022-08-22 17:02:45 首次发布
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本文探讨了如何计算深度学习模型的参数数量（parameters）和浮点运算次数（FLOPs），这两个指标对于评估模型的复杂性和资源需求至关重要。通过实例解释了计算过程，并讨论了它们在优化模型性能和训练时间中的作用。

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【25】模型参数量Params与计算量Flops的计算方法
Clichong
01-05 4359
文章目录1. 推导公式1.1 CNN Params1.2 CNN Flops1.3 Linear Params1.4 Linear Flops2. 计算方法2.1 parameters法2.2 thop法2.3 torchstat法2.4 torchsummary法 1. 推导公式 1.1 CNN Params 1.2 CNN Flops 1.3 Linear Params 1.4 Linear Flops 2. 计算方法 2.1 parameters法 通过遍历模型的parameters获取结
计算模型的参数量(Params)和运算量(FLOPs)
AI天才研究院
06-26 6372
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。
卷积神经网络参数量和计算量的计算
weixin_42784169的博客
05-13 1万+
注意：本文先区分两个概念，再介绍stride = 1情况下CNN卷积的计算参数和计算量。文末会附上不同stride的计算CNN参数量和计算量和使用API自动计算CNN参数量和计算量的博客。 先区分两个概念： FLOPS 注意全部大写 是floating point of per second的缩写，意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。 FLOPs 是floating point of operations的缩写，是浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型复杂度。 注意：以下得计算均默认stride = 1
计算模型FLOPs和参数量params
m0_45924886的博客
03-08 244
使用profile库，示例如下，model是待测的模型，注意！profile要求model的类型是‘Module’，更简单的说就是待测模型必须是继承父类nn.Module。然后inputs=(input,)就是该模型前向传播需要的数据，也就是待测模型当中的forward(self.x)方法当中传入的x，如果你的模型是继承nn.Module以及只需要传入一个变量也就是在下面示例当中的input，那么使用下面示例的办法就能完美结算出模型FLOPs和参数量params。然后就有了以下内容。
参数量和FLOPs的计算
qq_44943990的博客
07-05 455
本文记录普通卷积的参数量以及计算量
经典模型的参数计算量Params和计算量FLOPs归纳总结
DizzyOK的博客
10-31 1828
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
利用thop计算模型的参数量params和计算量flops
qq_39654162的博客
12-11 350
有多个输入时，只需要将input(output,)更改为input(output1,output2,)即可。利用thop计算模型的参数量params和计算量flops。
pytorch和tensorflow计算Flops和params
qq_40840829的博客
08-14 1721
pytorch和tensorflow计算模型flops和params的代码，pytorch相关代码效果可保证，tensorflow酌情选择
网络中的参数量(param)和浮点计算量(FLOPs)的计算
进击的扛把子
04-24 7177
文章目录0️⃣前言1️⃣概念2️⃣如何计算网络中的参数量(param)🐱‍👤2.1卷积层：🐱‍👤2.2池化层:🐱‍👤2.3全连接层:3️⃣如何计算网络中的计算量🐱‍👓3.1一次卷积的计算量，如何计算呢？🐱‍👓3.2全连接层的计算量4️⃣计算参数量和计算量（pytorch库）🐱‍🚀4.1Torchstat🐱‍🚀4.2Torchinfo🐱‍🚀4.3Thop🐱‍🚀4.4Ptflops🐱‍🚀参数总量和可训练参数总量5️⃣输入数据对模型的参数量和计算量的影响6️⃣引用 0️⃣前言 本文介绍了卷积层和全连接层的参数量和
如何用Pytorch计算模型参数量Params和计算量Flops查看框架结构等
如何心安理得的在老板眼皮下摸鱼
05-13 4万+
计算模型参数量 1.parameters法 通过遍历模型的parameters获取结构以及参数： model = 你自己的模型，eg:CNN() ResNet() SegNet().... params = list(model.parameters()) k = 0 for i in params: l = 1 print("该层的结构：" + str(list(i.size()))) for j in i.siz
计算transUnet的Flops和params参数量
10-26
计算Params时，需要统计以下元素的数量： 1. 卷积核：每层卷积核的数量、尺寸以及通道数。 2. 全连接层：连接数和节点数。 3. Transformer块中的参数：包括多头注意力机制中的权重和前馈神经网络的参数。 具体的...
计算神经网络参数量Params、计算量FLOPs（亲测有效的3种方法）
weixin_43570470的博客
03-02 2523
计算神经网络参数量Params、计算量FLOPs
神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法
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qq_43307074的博客
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神经网络的计算量(FLOPs)和参数量(Params)的定义及实现方法
基于WebUI的深度学习模型部署与应用实践
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随着深度学习技术的快速发展，如何将训练好的模型快速部署并提供友好的用户交互界面成为许多AI项目落地的关键。WebUI(Web User Interface)作为一种轻量级、跨平台的解决方案，正被广泛应用于各类AI模型的部署场景。本文将详细介绍基于Python生态构建WebUI的技术方案，包含完整的代码实现，并探讨在实际项目中的应用实践。本文详细介绍了基于Gradio构建深度学习WebUI的完整流程，从基础实现到生产部署，涵盖了实际项目中的关键技术和优化方案。二、基于Gradio的模型部署实践。
Python_leve2.1
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05-04 1040
系统介绍: 本系统是一个分数查询系统，通过输入学生姓名，可以在控制台输出对应学生的成绩。拓展功能: 可以为系统添加增加、删除、修改学生成绩信息等功能。实现方法: 利用字典的增删改操作，结合用户输入，实现更多功能。举例: 同学们可以根据所学知识，自行对系统进行拓展，如添加新学生成绩、删除已有学生成绩、修改学生成绩等。
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根据中、英文对照字典（参见Python办公自动化应用（一））将Excel表单元格里的中文替换为英文。
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关于Python：7. Python数据库操作
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简化数据库操作：SQLAlchemy ORM 提供了高层次的接口来简化数据库的操作，我们可以通过 Python 类来表示数据库表，进行增删改查，避免了手写 SQL 语句。支持复杂查询：SQLAlchemy 支持排序、聚合、联接查询等复杂数据库操作，同时可以自动生成对应的 SQL 语句。跨数据库兼容性：通过 SQLAlchemy，你可以很容易地将项目从一个数据库迁移到另一个数据库（比如从 SQLite 到 MySQL、PostgreSQL）。
Python异步编程入门：从同步到异步的思维转变
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05-05 577
本文面向Python开发者介绍异步编程的核心概念，通过对比同步与异步代码的直观示例，揭示异步如何大幅提升I/O密集型应用性能。文章详解协程、事件循环和await关键字三大基础，提供异步HTTP请求实战案例，并展示性能对比测试——异步版本比同步快5-10倍。最后指出混用同步代码、未处理异常等常见陷阱，为初学者构建完整知识框架，帮助理解从"顺序执行"到"协作式多任务"的思维转变。
tensorflow计算flops和params
03-21
### TensorFlow 中计算 FLOPs 和模型参数量 在 TensorFlow 中，可以通过特定的方法来计算模型的浮点运算次数 (FLOPs) 和参数量。以下是详细的实现方法： #### 计算模型参数量 TensorFlow 提供了一个简单的方式来统计模型中的总参数数量以及每一层的具体参数分布。可以使用 `model.summary()` 方法快速查看模型结构及其参数总数。 ```python import tensorflow as tf # 定义一个简单的卷积神经网络作为示例 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 打印模型摘要 model.summary() ``` 上述代码会打印出每层的参数数量以及总的可训练和不可训练参数的数量[^4]。 #### 使用 Profiler 工具计算 FLOPs 为了更精确地获取模型的 FLOPs 数据，可以借助 TensorFlow 的内置工具——`tf.profiler` 或者通过构建图的方式手动分析操作符的复杂度。 ##### 方法一：基于 GraphDef 的方式 如果希望深入理解模型内部的操作并估算其理论上的 FLOPs 值，则可通过解析 TensorFlow 图形定义 (`GraphDef`) 来完成此任务。 ```python import numpy as np from tensorflow.python.framework import graph_util from tensorflow.python.framework import dtypes def get_flops(model): run_meta = tf.compat.v1.RunMetadata() # 创建运行元数据对象 opts = tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation() # 构建静态图环境 with tf.Graph().as_default(): x = tf.random.uniform([1, *model.input.shape[1:]]) # 输入张量模拟器 y_ = model(x) flops = tf.compat.v1.profiler.profile( tf.get_default_graph(), run_meta=run_meta, cmd="op", options=opts ) return flops.total_float_ops flops_count = get_flops(model) print(f"FLOPs: {flops_count}") ``` 这段脚本创建了一种机制用于评估整个前向传播过程中涉及的所有乘加法操作数目，并最终返回总计数值[^5]。 ##### 方法二：直接调用 Keras API 对于更高版本的 TensorFlow（>=2.x），可以直接利用扩展库如 `keras-flops` 实现自动化检测功能而无需额外编写底层逻辑代码。 安装依赖项： ```bash pip install keras-flops ``` 应用实例化后的模型进行测量： ```python from keras_flops import get_flops flops = get_flops(model, batch_size=1) print(f"FLOPS: {flops / 1e9:.2f} GFLOPS") ``` 这种方法更加简洁明了，适合大多数常规场景下的需求[^6]。 --- ### 总结 无论是采用传统手段还是现代插件支持，在实际开发工作中都可以灵活选用合适的技术路线达成目标。值得注意的是，不同平台间可能存在细微差异甚至误差范围内的偏差情况发生；因此建议开发者们依据具体应用场景选取最优解方案加以实践验证效果最佳。
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