举例:使用paddle.flops中的custom_ops

PaddlePaddle中的custom ops可以通过C++语言编写，并且可以使用paddle.flops库来计算其FLOPs。以下是一个使用paddle.flops计算custom ops FLOPs的示例代码：

import paddle.fluid as fluid
import paddle.flops as flops

# 定义一个custom ops
@fluid.layer_support("cudnn")
def my_custom_op(x):
    out = fluid.layers.relu(x)
    out = fluid.layers.conv2d(out, num_filters=32, filter_size=3)
    return out

# 计算custom ops的FLOPs
input_tensor = fluid.layers.data(name='input', shape=[3, 224, 224], dtype='float32')
output_tensor = my_custom_op(input_tensor)
flops = flops.custom_op_flops(output_tensor, 'my_custom_op')
print("my_custom_op FLOPs: ", flops)

在上面的示例中，我们定义了一个名为my_custom_op的custom ops，该ops首先将输入张量x传递到ReLU函数中，然后将输出传递到一个具有32个滤波器和3x3内核的卷积层中，最后返回输出张量。然后我们使用paddle.flops中的custom_op_flops函数来计算my_custom_op的FLOPs。