pytorch配置thop

要配置Thop，请按照以下步骤操作：

1. 安装Thop：首先，您需要安装Thop。可以通过运行以下命令来安装：

pip install thop

2. 导入必要的库：导入Thop和PyTorch：

import torch
import thop

3. 定义模型：定义您的模型。这里是一个简单的示例模型：

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

model = Net()

4. 计算FLOPs和参数：现在，您可以使用Thop计算模型的FLOPs和参数。请使用以下代码行：

input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
flops, params = thop.profile(model, inputs=(input,))
print("FLOPs:", flops)
print("Params:", params)

这将输出模型的FLOPs和参数。

注意：请确保您的PyTorch版本与Thop兼容。Thop支持的PyTorch版本可以在其官方GitHub页面上找到。