适用于TensorFlow2.0,计算FLOPs的能使用的办法
时间: 2023-07-16 10:17:23 浏览: 49
在TensorFlow2.0中,可以使用TensorFlow官方提供的库tf.profiler来计算模型的FLOPs。具体步骤如下:
1. 安装TensorFlow和TensorBoard。
2. 在代码中导入tf.profiler库。
3. 定义一个计算图并启动会话。
4. 使用tf.profiler.profile()函数来计算FLOPs。
以下是示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.profiler import profiler_v2 as profiler
# 定义计算图
def my_model():
inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu')(inputs)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
# 启动会话
with tf.Session() as sess:
model = my_model()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 计算FLOPs
opts = tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()
flops = tf.profiler.profile(sess.graph, run_meta=tf.RunMetadata(), cmd='op', options=opts)
print("FLOPs: {}".format(flops.total_float_ops))
```
在上面的示例中,我们定义了一个包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的简单模型,并使用tf.profiler.profile()函数计算了模型的FLOPs。在运行代码时,会输出模型的FLOPs值。