ssd640的计算量
时间: 2023-08-14 10:10:23 浏览: 73
要计算 SSD640 模型的计算量,你可以使用以下代码:
```python
import torch
from torchvision.models import ssd
model = ssd.SSD640()
input_size = (1, 3, 640, 640) # 输入图像尺寸
inputs = torch.randn(input_size)
flops, params = torch.jit._model_analyzer.analyze_model(model, (inputs,))
print(f"Total FLOPs: {flops}")
print(f"Total parameters: {params}")
```
这段代码使用了 PyTorch 和 torchvision 库。我们导入了 `ssd` 模块,并实例化了 SSD640 模型。然后,我们定义了输入图像的尺寸,并创建了一个随机输入张量 `inputs`。
接下来,我们使用 `torch.jit._model_analyzer.analyze_model` 函数来分析模型的计算量和参数数量。将模型和输入张量作为参数传递给该函数,并将返回的 FLOPs(浮点操作)和参数数量分别存储在 `flops` 和 `params` 变量中。
最后,使用 `print` 函数打印总的计算量和参数数量。
请注意,这里的示例是基于 SSD640 模型,并假设输入图像尺寸为 (3, 640, 640),通道数为 3。如果你使用的是其他 SSD 模型或不同的输入尺寸,请根据实际情况进行相应的修改。