举例:paddle2.2.2版本使用paddle.flops中的custom_ops

假设我们想要使用PaddlePaddle中的自定义算子来计算模型的FLOPs（floating point operations）。

首先，我们需要安装PaddlePaddle 2.2.2版本。可以通过以下命令来安装：

pip install paddlepaddle==2.2.2

接下来，我们需要导入`paddle.flops`模块，并使用其中的`custom_ops`函数来注册自定义算子。假设我们有一个自定义算子叫做`my_op`，我们可以使用以下代码来注册它：

import paddle
import paddle.flops as flops

def my_op(x):
    # 实现自定义算子的代码
    pass

flops.custom_ops["my_op"] = my_op

现在，我们可以使用`flops`模块中的`flops`函数来计算模型的FLOPs。假设我们有一个模型叫做`my_model`，我们可以使用以下代码来计算它的FLOPs：

import paddle
import paddle.flops as flops

def my_model():
    # 实现模型的代码
    pass

input_shape = (1, 3, 224, 224) # 输入数据的形状
flops_counter = flops.FlopsCounter()
flops_counter.add(my_model, input_shape=input_shape)
print("FLOPs:", flops_counter.flops)

在上面的代码中，我们首先定义了一个模型`my_model`，然后定义了输入数据的形状`input_shape`。接下来，我们创建了一个`FlopsCounter`对象`flops_counter`，并使用它的`add`方法来添加模型和输入数据的形状。最后，我们打印出计算得到的FLOPs值。

注意，如果我们使用了自定义算子，需要在计算FLOPs之前先注册它们，否则计算FLOPs时会出现错误。