这篇文章主要介绍了pytorch和tensorflow计算Flops和params,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
pytorch和tensorflow计算Flops和params
1.只计算params
net = model() # 定义好的网络模型 total = sum([param.nelement() for param in net.parameters()]) print("Number of parameter: %.2fM" % total) 这是网上很常见的直接用自带方法计算params，基本不会出错。胜在简洁。
2.计算flops和params
要计算flops，目前没见到用自带方法计算的，基本都是要安装别的库。
这边我们安装thop库。
pip install thop # 安装thop库
import torch from thop import profile net = model() # 定义好的网络模型 img1 = torch.randn(1, 3, 512, 512) img2 = torch.randn(1, 3, 512, 512) img3 = torch.randn(1, 3, 512, 512) macs, params = profile(net, (img1,img2,img3)) print('flops: ', 2*macs, 'params: ', params) 这边和其他网上教程的区别便是，他们macs和flops不分。因为macs表示乘加累积操作数，一个乘法加上一个加法才算一个macs。而flops表示浮点运算次数，每一个加、减、乘、除操作都算1FLOPs操作。所以很明显，在数值上，1flops=2macs。此外，(img1,img2,img3)就表示你如果有三个输入要输入模型，就这样写。
另外，要注意，params只和模型参数量相关，而和输入tensor大小无关。但flops和输入图片大小是相关的.
3.tensorflow计算params和flops
此处是我找到的一些用于tensorflow计算params和flops的方法，仅供参考，不保证效果。
def get_flops_params(): sess = tf.compat.v1.Session() graph = sess.graph flops = tf.compat.v1.profiler.profile(graph, options=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()) params = tf.compat.v1.profiler.profile(graph, options=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.trainable_variables_parameter()) print('FLOPs: {}; Trainable params: {}'.format(flops.total_float_ops, params.total_parameters)) def count2(): print(np.sum([np.prod(v.get_shape().as_list()) for v in tf.trainable_variables()])) def get_nb_params_shape(shape): ''' Computes the total number of params for a given shap. Works for any number of shapes etc [D,F] or [W,H,C] computes D*F and W*H*C. ''' nb_params = 1 for dim in shape: nb_params = nb_params * int(dim) return nb_params def count3(): tot_nb_params = 0 for trainable_variable in tf.trainable_variables(): shape = trainable_variable.get_shape() # e.g [D,F] or [W,H,C] current_nb_params = get_nb_params_shape(shape) tot_nb_params = tot_nb_params + current_nb_params print(tot_nb_params) import tensorflow.compat.v1 as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() from model import Model import keras.backend as K def get_flops(model): run_meta = tf.RunMetadata() opts = tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation() # We use the Keras session graph in the call to the profiler. flops = tf.profiler.profile(graph=K.get_session().graph, run_meta=run_meta, cmd='op', options=opts) return flops.total_float_ops # Prints the "flops" of the model. # .... Define your model here .... M = Model(BATCH_SIZE=1, INPUT_H=268, INPUT_W=360, is_training=False) print(get_flops(M)) 到此这篇关于pytorch和tensorflow计算Flops和params的文章就介绍到这了,更多相关pytorch和tensorflow计算内容请搜索0133技术站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持0133技术站！
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