記錄一下pytorch中一個計算MACs/FLOPs的包:flops_counter https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch 還有兩個感覺不太好用: torchstat https://github.com/Swall0w ...
在pytorch環境下,有兩個計算FLOPs和參數量的包thop和ptflops,結果基本是一致的。 thop 參考https: github.com Lyken pytorch OpCounter 安裝方法:pip install thop 使用方法: from torchvision.models import resnet from thop import profile model res ...
2022-04-17 15:40 0 1805 推薦指數:
記錄一下pytorch中一個計算MACs/FLOPs的包:flops_counter https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch 還有兩個感覺不太好用: torchstat https://github.com/Swall0w ...
文章目錄概述一、利用torchstat 1.1 方法 1.2 代碼 1.3 輸出二、利用ptflops 2.1 方法 2.2 代碼 2.3 輸出三、利用thop 3.1 方法 3.2 代碼 3.3 輸出概述 Params:是指網絡模型中需要訓練的參數總數,理解為參數量 ...
最近在研究模型的計算量,發現Pytorch有庫可以直接計算模型的計算量,所以需要一個一個Keras和Tensorflow可以用的,直接把Model接入到函數中,print一下就可以計算出FLOPs FLOPS:注意全大寫,是floating point operations per second ...
相關工具: 1、torchsummary:打印torch模型每層形狀 sksq96/pytorch-summary: Model summary in PyTorch similar to `model.summary()` in Keras (github.com) How ...
參考: 1. CNN 模型所需的計算力(flops)和參數(parameters)數量是怎么計算的? 2. TensorFlow 模型浮點數計算量和參數量統計 3. How fast is my model? 計算公式 理論上的計算公式如下: \begin{equation ...
其實模型的參數量好算,但浮點運算數並不好確定,我們一般也就根據參數量直接估計計算量了。但是像卷積之類的運算,它的參數量比較小,但是運算量非常大,它是一種計算密集型的操作。反觀全連接結構,它的參數量非常多,但運算量並沒有顯得那么大。 FLOPs(Floating-point Operations ...
TensorFlow 模型浮點數計算量和參數量統計 2018-08-28 本博文整理了如何對一個 TensorFlow 模型的浮點數計算量(FLOPs)和參數量進行統計。 stats_graph.py 利用高斯分布對變量進行初始化會耗費一定的 FLOP C[25,9]=A[25,16]B ...
Bert模型參數量估算 由於BERT模型用到的是Transformer的編碼器部分,因此需要先對Transformer的編碼器做參數估算 1 Transformer單獨一個編碼器(Encoder-block)的參數量估算(忽略偏置、Add&Norm層參數等次要部分): H為詞向量維度 ...