fvcore计算模型参数量和计算量

fvcore是一个易用的工具。fvcore是Facebook开源的一个轻量级的核心库,它提供了各种计算机视觉框架中常见且基本的功能。其中就包括了统计模型的参数以及FLOPs等。

pip install fvcore
  • FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
  • FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。

1.计算量

复制代码
import torch
from torchvision.models import resnet50
from fvcore.nn import FlopCountAnalysis, parameter_count_table

# 创建resnet50网络
model = resnet50(num_classes=1000)

# 创建输入网络的tensor
tensor = (torch.rand(1, 3, 224, 224),)

# 分析FLOPs
flops = FlopCountAnalysis(model, tensor)
print("FLOPs: ", flops.total())
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2.参数量

复制代码
import torch
from torchvision.models import resnet50
from fvcore.nn import FlopCountAnalysis, parameter_count_table

# 创建resnet50网络
model = resnet50(num_classes=1000)

# 分析parameters
print(parameter_count_table(model))
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