pip install ptflops
时间: 2023-11-19 17:49:40 浏览: 35
通过执行命令"pip install ptflops"可以安装ptflops库。该库提供了计算预训练模型的FLOP和参数数量的功能。
计算模型的参数数量和复杂度可以使用ptflops库中的get_model_complexity_info函数。可以按照以下步骤进行计算:
1. 首先,导入get_model_complexity_info函数和MyModel模型。
2. 创建一个MyModel的实例。
3. 调用get_model_complexity_info函数,并传入模型实例、输入张量的形状(例如(2,3,64,64)),同时设置print_per_layer_stat=True以打印每层的统计信息。
4. 打印计算复杂度和参数数量的结果。
下面是一个示例代码的片段:
```
from ptflops import get_model_complexity_info
model = MyModel()
macs, params = get_model_complexity_info(model, (2,3,64,64), print_per_layer_stat=True)
print('{:<30} {:<8}'.format('Computational complexity: ', macs))
print('{:<30} {:<8}'.format('Number of parameters: ', params))
```
请注意,替换MyModel为你要计算复杂度和参数数量的模型名称,并根据你的实际情况设置输入张量的形状。
另外,如果你遇到了一些问题,比如无法找到relu等警告,你可以尝试使用其他工具进行计算。例如,你可以使用torchstat库中的stat函数来计算模型的参数数量。下面是一个示例代码的片段:
```
from torchstat import stat
model = MyModel()
stat(model, (3,128,128))
```
该代码将打印出模型的总参数数量和其他统计信息。
希望这些信息对你有帮助!