pytorch计算模型flops

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mob649e8166c3a5 2024-01-25 07:55:28 ©著作权

文章标签 计算复杂度 2d 深度学习 文章分类 PyTorch 人工智能

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PyTorch计算模型FLOPs

在深度学习中，FLOPs（Floating Point Operations per Second）是衡量模型计算复杂度的一种指标。它表示在每秒内执行的浮点数操作的数量。在PyTorch中，我们可以使用torchsummary库来计算模型的FLOPs。本文将为你介绍如何使用PyTorch和torchsummary来计算模型的FLOPs。

什么是FLOPs？

FLOPs是衡量模型计算复杂度的指标之一。在深度学习中，模型的计算复杂度主要取决于其参数数量和每个参数的计算次数。FLOPs可以用来评估模型的计算需求和效率，帮助我们选择更合适的模型。

如何计算模型的FLOPs？

在PyTorch中，我们可以使用torchsummary库来计算模型的FLOPs。torchsummary库提供了一个函数summary，它可以打印出模型的结构和参数数量，并计算模型的FLOPs。

首先，我们需要安装torchsummary库。可以使用以下命令在终端中安装：

!pip install torchsummary

安装完成后，我们可以开始使用torchsummary来计算模型的FLOPs。下面是一个简单的示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(128 * 28 * 28, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(-1, 128 * 28 * 28)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个模型实例
model = SimpleModel()

# 打印模型结构和参数数量，并计算FLOPs
summary(model, input_size=(3, 224, 224))

在上面的示例中，我们定义了一个简单的模型SimpleModel，它包含两个卷积层和一个全连接层。然后，我们创建了一个模型实例model，并调用summary函数来打印模型的结构和参数数量，并计算模型的FLOPs。

结果解读

summary函数的输出结果包含了模型的结构、参数数量和FLOPs。下面是一个示例输出：

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1         [-1, 64, 224, 224]           1,792
              ReLU-2         [-1, 64, 224, 224]               0
            Conv2d-3        [-1, 128, 224, 224]          73,856
              ReLU-4        [-1, 128, 224, 224]               0
            Linear-5                   [-1, 10]       100,352
================================================================
Total params: 176,000
Trainable params: 176,000
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.57
Forward/backward pass size (MB): 126.51
Params size (MB): 0.67
Estimated Total Size (MB): 127.75
----------------------------------------------------------------
FLOPs: 4.86 GFLOPs

从输出结果中，我们可以看到模型的结构、参数数量和FLOPs。在这个示例中，模型的总参数数量为176,000，FLOPs为4.86 GFLOPs。