那如果我也想输出GFLOPs的值，要怎么办

如果你想要输出模型的 GFLOPs 值，可以使用另一个库 `flops-counter.pytorch` 来实现。该库可以计算模型的 FLOPs（即浮点运算数）和参数量。

使用 `flops-counter.pytorch` 计算模型的 GFLOPs 需要执行以下步骤：

1. 安装 `flops-counter.pytorch` 库：

   pip install flops-counter.pytorch

2. 导入库：

   from flops_counter import get_model_complexity_info
   from models.yolo import Model

3. 创建模型实例和输入数据的大小，并使用 `get_model_complexity_info` 函数计算模型的 GFLOPs 值：

   model = Model(20)
   input_shape = (3, 640, 640)
   flops, params = get_model_complexity_info(model, input_shape, as_strings=True, print_per_layer_stat=False)
   print('GFLOPs:  %.2f' % (flops / 1e9))

其中，`Model(20)` 表示创建一个 20 类别的 YOLOv7 模型，`input_shape` 表示输入数据的大小为 3 通道、640x640 的图像。`as_strings=True` 表示以字符串形式返回结果，`print_per_layer_stat=False` 表示不打印每一层的统计信息。

通过以上步骤，可以计算 YOLOv7 模型的 GFLOPs 值，并输出到控制台。