脚本专栏 
首页 > 脚本专栏 > 浏览文章

在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式

(编辑:jimmy 日期: 2025/5/1 浏览:3 次 )

https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

安装方法很简单:

pip install thop

基本用法:

from torchvision.models import resnet50from thop import profile
model = resnet50()
flops, params = profile(model, input_size=(1, 3, 224,224))

对自己的module进行特别的计算:

class YourModule(nn.Module):
# your definition
def count_your_model(model, x, y):
# your rule
hereflops, params = profile(model, input_size=(1, 3, 224,224),
custom_ops={YourModule: count_your_model})

以上这篇在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

上一篇:使用pytorch实现可视化中间层的结果
下一篇:python通过nmap扫描在线设备并尝试AAA登录(实例代码)
一句话新闻
高通与谷歌联手!首款骁龙PC优化Chrome浏览器发布
高通和谷歌日前宣布,推出首次面向搭载骁龙的Windows PC的优化版Chrome浏览器。
在对骁龙X Elite参考设计的初步测试中,全新的Chrome浏览器在Speedometer 2.1基准测试中实现了显著的性能提升。
预计在2024年年中之前,搭载骁龙X Elite计算平台的PC将面世。该浏览器的提前问世,有助于骁龙PC问世就获得满血表现。
谷歌高级副总裁Hiroshi Lockheimer表示,此次与高通的合作将有助于确保Chrome用户在当前ARM兼容的PC上获得最佳的浏览体验。
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 网站地图 SiteMap