测试flop runningtime，paras等代码

最新推荐文章于 2024-03-13 22:42:20 发布

原创

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#pytorch #深度学习 #神经网络

这段代码主要展示了如何利用PyTorch计算模型的效率指标，包括FLOPs、参数数量、运行时间和最大内存分配。它涉及到两个模型：MSRResNet和IMDN，并提供了相应的模型加载和输入尺寸设置。代码还包含了计算激活次数和卷积层数的功能，以及记录运行时间。此外，还提供了计算GPU内存使用情况的选项。

GitHub - sunny2109/MobileSR-NTIRE2022: Official Pytorch code for MobileSR: A Mobile-friendly Transformer for Efficient Image Super-Resolution（代码来源）

import os.path
import logging
import time
from collections import OrderedDict
import torch

from utils import utils_logger
from utils import utils_image as util


'''
This code can help you to calculate:
`FLOPs`, `#Params`, `Runtime`, `#Activations`, `#Conv2d`, and `Max Memory Allocated`.
For more information, please refer to ECCVW paper "AIM 2020 Challenge on Efficient Super-Resolution: Methods and Results".
# If you use this code, please consider the following citations:
@inproceedings{zhang2020aim,
  title={AIM 2020 Challenge on Efficient Super-Resolution: Methods and Results},
  author={Kai Zhang and Martin Danelljan and Yawei Li and Radu Timofte and others},
  booktitle={European Conference on Computer Vision Workshops},
  year={2020}
}
@inproceedings{zhang2019aim,
  title={AIM 2019 Challenge on Constrained Super-Resolution: Methods and Results},
  author={Kai Zhang and Shuhang Gu and Radu Timofte a

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