计算FLOPs的代码或包 pip install torchstat

计算FLOPs（浮点操作数）是衡量模型计算量的一种指标，可以通过使用torchstat包来实现。首先，确保你已经安装了torchstat包，可以使用以下命令进行安装：

pip install torchstat

安装完成后，你可以使用以下代码来计算模型的FLOPs：

import torch
import torchvision.models as models
from torchstat import stat

# 加载模型
model = models.resnet50()

# 创建一个随机输入
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_data = torch.randn(input_shape)

# 计算FLOPs
flops, params = stat(model, input_data)
print(f"FLOPs: {flops}")

在上面的代码中，我们使用了torchvision中的ResNet-50模型作为示例。你可以根据需要选择其他模型。然后，我们创建了一个随机输入数据，并使用`stat`函数计算模型的FLOPs和参数数量。最后，我们打印出计算得到的FLOPs值。

注意：在计算FLOPs之前，确保已经安装了torch和torchvision包，并且模型已经加载到了内存中。