计算模型浮点计算量 (FLOPs)的工具——torchstat

最新推荐文章于 2025-08-28 20:39:33 发布
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#神经网络 #pytorch #机器学习

此博客分享了如何下载GitHub上的image-to-image-papers项目，并提供了一个百度网盘链接和提取码，帮助读者获取关于图像处理领域的研究论文资料。

github地址：https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers
安装包不好下，我传到百度网盘上了
链接：https://pan.baidu.com/s/1-SGCWiiFVmz0-lTDZRI7yw
提取码：lb9o

计算模型的参数量(Params)和运算量(FLOPs)
AI天才研究院
06-26 6936
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。
【图像去噪】基础知识之计算效率 | 计算模型复杂度（MACs，Flops以及单位缩放）和参数量
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-26 869
本文所用代码来自AKDT源码，作为计算模型复杂度和参数量的标准代码积累。
Pytorch中计算自己模型的FLOPs(profile(),clever_format())
java_pythons的博客
03-27 1826
Pytorch中计算自己模型的FLOPs(profile(),clever_format())
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
Pytorch模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
最新发布
qq_45990036的博客
08-28 254
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）1M=1000即：10亿次浮点运算mmdet3d工具理有get_flops.py文件，修改config和–modality使用。
【Deep Learning】THOP+torchstat 计算PyTorch模型的FLOPs，问题记录与解决
pangpd的博客
09-10 4301
1. 前言 在博客中计算PyTorch模型的FLOPs 一文中，介绍了到了衡量一个深度学习模型大小的指标，尤其是FLOPs，它衡量了一个模型的复杂度。如果计算FLOPs，在下面我们介绍了两款工具。THOP: PyTorch-OpCounter与torchstat 源码下载链接： THOP: PyTorch-OpCounter：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter torchstat：https://github.com/Swall0w/torchstat
网络模型的参数量和FLOPs的计算 Pytorch
知识搬运者
11-07 1万+
如果把torchstat包中的一行程序进行一点点改动，那么这个包可以用来统计全连接神经网络的参数量和计算量。当然手动计算全连接神经网络的参数量和计算量也很快 =_=。进入torchstat源代码之后，如下图所示，注释掉圈红的地方，就可以用torchstat包统计全连接神经网络的参数量和计算量了。包，帮助我们统计模型的parameters和FLOPs。如果不修改这个包里面的一些代码，那么这个包只适用于输入为3通道的图像的模型。在实际操作中，我们可以调用。
model_flops: 计算模型的浮点运算数（FLOPs）
hallo128的博客
09-21 652
【代码】model_flops: 计算模型的浮点运算数（FLOPs）
THOP：浮点运算量（ FLOPs）和参数数量（Params）的计算工具
知识的汲取和传授都应该是快乐的
01-09 1554
一种常用的估算PyTorch模型FLOPs和参数数量的工具
Pytorch中统计模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
热门推荐
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）。
nVIDIA显卡CUDA性能测试工具，可测试nVIDIA显卡的浮点运算性能
12-20
nVIDIA显卡CUDA性能测试工具，可测试nVIDIA显卡的参数，nVIDIA显卡的CUDA浮点运算性能
浮点数计算工具
06-01
输入的时候有两个选项：请收入需要转换的浮点数，这个时候如果是想将十进制的数据转换为浮点数的话 直接输入十进制 如果将报文数据转换成十进制的话就需要在一开始的时候先随便输入一个数据跳过“请收入需要转换的浮点数”段 进入“请输入需要转换
小工具集合 浮点数计算
05-05
小工具集合：各种数据格式转换；CRC码计算；按位与and/按位或or 等等。很强大很好用
浮点数转换小工具
05-29
之前做一个FPGA项目时用到了浮点数定点数转换的IP，最后验结果时Vivado自带的ISim居然不支持显示浮点数。。。于是只能网上找浮点数转换工具，找了几个发现都不好用，不过有一个在线转换器还不错。之后空下来自己用LabVIEW编了一个简单的浮点数转实数的程序
FLOPs如何计算
chen的博客
10-30 6922
FLOPs（Floating Point Operations Per Second）是一个用于衡量计算机系统、硬件或算法性能的单位，表示每秒执行的浮点运算次数。FLOPs的计算可以帮助评估机器学习模型或算法的计算复杂度，以确定其在不同硬件上的效率。FLOPs的计算通常取决于模型的结构以及每个层或操作的输入和输出维度。然后，根据该层或操作执行的具体数学运算来计算FLOPs。将所有层或操作的FLOPs相加，以获得整个模型的总FLOPs。输入层没有浮点运算，所以FLOPs为0。
浮点运算器
scyatcs的专栏
11-27 3949
基本内容 　　浮点运算器是进行浮点运算的结构。现阶段是用电路来实现，应用在计算机芯片中。是整数运算器之后的一大发展，因为在浮点运算器发明之前，计算机中的浮点运算是都是用整数运算来模拟的，效率十分低下。 浮点运算器        英文：floating point unit，简称FPU是计算机系统的一部分，它是专门用来进行浮点数运算的。典型的运算有加减乘除和开方。一些系统（尤其是比较老的
使用 Flops工具计算模型的计算参数量和计算量
曹逗号@INHA
10-20 5077
源代码：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter """ 使用 Flops 工具计算模型的计算参数量和计算量。 author:czjing source: https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter # 安装thop包,使用下面的代码 # pip install thop """ # 导入必须的包 import torch import torchvision from.
计算机flops测试,谁知道哪个软件可以测试CPU是多少GFLOPS？
weixin_39861255的博客
07-31 2249
http://zh.wikipedia.org/wiki/FLOPS维基百科资料以下为网页资料转贴----------------------------------------------FLOPS维基百科，自由的百科全书跳转到： 导航, 搜寻FLOPS，是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second) 的缩写。它常被用来估算电脑的执行效...
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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