计算onnx模型的计算量
时间: 2023-10-02 14:04:33 浏览: 56
计算onnx模型的计算量可以使用pytorch-opcounter工具。在进行模型运算量统计时,可以使用pytorch-opcounter来计算onnx模型的计算量。\[1\]具体使用方法如下:
```python
import torch
from pytorch_opcounter import measure_model
model = torch.onnx.load('model.onnx')
flops = measure_model(model)
print(f"FLOPs: {flops}")
```
这段代码会加载onnx模型并使用pytorch-opcounter工具来计算模型的计算量。最后打印出的flops即为模型的计算量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ONNX模型tensor shapes inference和Flops统计工具](https://blog.csdn.net/luoyu510183/article/details/125561700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [ONNX:C++通过onnxruntime使用.onnx模型进行前向计算【下载的onnxruntime是编译好的库文件,可直接使用】](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/127829944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]