详细解释一下这段代码def count_flops_attn(model, _x, y): b, c, *spatial = y[0].shape num_spatial = int(np.prod(spatial)) matmul_ops = 2 * b * (num_spatial ** 2) * c model.total_ops += th.DoubleTensor([matmul_ops])

时间: 2023-04-08 14:03:35 浏览: 186
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dff.rar_VHDL d_dff vhdl_flip flops vhdl _vhdl_触发

这段代码是用来计算注意力机制中的浮点操作数（FLOPs）的。其中，b表示batch size，c表示通道数，spatial表示空间维度，num_spatial表示空间维度的乘积。通过计算矩阵乘法的次数，可以得到注意力机制中的FLOPs数量。最后，将计算得到的FLOPs数量存储在model.total_ops中。
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class MobileInvertedResidualBlock(BasicUnit): def __init__(self, mobile_inverted_conv, shortcut): super(MobileInvertedResidualBlock, self).__init__() self.mobile_inverted_conv = mobile_inverted_conv self.shortcut = shortcut def forward(self, x): if self.mobile_inverted_conv.is_zero_layer(): res = x elif self.shortcut is None or self.shortcut.is_zero_layer(): res = self.mobile_inverted_conv(x) else: conv_x = self.mobile_inverted_conv(x) skip_x = self.shortcut(x) res = skip_x + conv_x return res @property def unit_str(self): return '(%s, %s)' % (self.mobile_inverted_conv.unit_str, self.shortcut.unit_str if self.shortcut is not None else None) @property def config(self): return { 'name': MobileInvertedResidualBlock.__name__, 'mobile_inverted_conv': self.mobile_inverted_conv.config, 'shortcut': self.shortcut.config if self.shortcut is not None else None, } @staticmethod def build_from_config(config): mobile_inverted_conv = set_layer_from_config( config['mobile_inverted_conv']) shortcut = set_layer_from_config(config['shortcut']) return MobileInvertedResidualBlock(mobile_inverted_conv, shortcut) def get_flops(self, x): flops1, _ = self.mobile_inverted_conv.get_flops(x) if self.shortcut: flops2, _ = self.shortcut.get_flops(x) else: flops2 = 0 return flops1 + flops2, self.forward(x)

这段代码定义了MobileInvertedResidualBlock类，它表示ProxylessNAS中的一个Mobile Inverted Residual Block。Mobile Inverted Residual Block是一种基于MobileNetV2的轻量级神经网络模块，用于构建ProxylessNAS网络...

def flops(self): flops = 0 H, W = self.input_resolution T = self.num_frames ## just count the FLOPs of q@k and attn@v # norm1 # flops += self.dim * H * W # W-MSA/SW-MSA nW = H * W / self.window_size / self.window_size if self.t_attn: flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=True) flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=False) # mlp # flops += 2 * H * W * self.dim * self.dim * self.mlp_ratio # norm2 # flops += self.dim * H * W return flops

这段代码实现了一个计算模型 FLOPs 的方法。FLOPs 是衡量模型计算量的指标，代表模型所需的浮点运算次数。在这个方法中，首先初始化 FLOPs 为0，然后根据输入分辨率、帧数、窗口大小以及是否有时间注意力，计算出...

<class 'AttributeError'> : 'Upsample' object has no attribute '__flops__'

这是一个Python中的错误信息，表示在调用Upsample对象的__flops__属性时出现了错误，因为该对象没有定义__flops__属性。可能的原因是Upsample类中没有定义__flops__属性或者没有正确实例化该对象。 要解决这个错误...

def flops(self, N, T, temporal=False): # calculate flops for 1 window with token length of N flops = 0 # qkv = self.qkv(x) # flops += N * self.dim * 3 * self.dim if temporal: flops += self.dim * N * T * T * 2 else: # attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) flops += self.num_heads * N * (self.dim // self.num_heads) * N * T # x = (attn @ v) flops += self.num_heads * N * N * (self.dim // self.num_heads) * T # x = self.proj(x) # flops += N * self.dim * self.dim return flops

这段代码计算了一个窗口（window）的浮点操作（flops）。其中，输入的token长度为N，每个token的向量维度为self.dim，有self.num_heads个注意力头（attention head），每个注意力头的向量维度为self.dim // self.num...

AttributeError: 'MaxPool2d' object has no attribute '__flops__

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以下是一个使用paddle.flops计算custom ops FLOPs的示例代码： python import paddle.fluid as fluid import paddle.flops as flops # 定义一个custom ops @fluid.layer_support("cudnn") def my_custom_op(x):...

举例使用:paddle.flops中的custom_ops

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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 ...

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flops, params = flops(model, (1, 3, 224, 224), print_detail=True) print("FLOPs: {:.2f}G".format(flops / 1e9)) print("Params: {:.2f}M".format(params / 1e6)) 其中，(1, 3, 224, 224)是输入数据的形状...

def flops(self): flops = 0 flops += self.patch_embed.flops() for i, layer in enumerate(self.layers): flops += layer.flops() # flops += self.num_features * self.patches_resolution[0] * self.patches_resolution[1] // (2 ** self.num_layers) # flops += self.num_features * self.num_classes return flops

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raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'AdaptiveAvgPool2d' object has no attribute '__flops__'

这个错误意味着在调用 __flops__ 属性时，'AdaptiveAvgPool2d' 对象没有该属性。这通常是因为该对象没有实现或继承了 __flops__ 属性。 要解决这个问题，你可以检查以下几点： 1. 确保你正确地导入了 ...

def forward_once(self, x, profile=False): y, dt = [], [] # outputs for m in self.model: if m.f != -1: # if not from previous layer x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f] # from earlier layers if profile: try: import thop o = thop.profile(m, inputs=(x,), verbose=False)[0] / 1E9 * 2 # FLOPS except: o = 0 t = time_synchronized() for _ in range(10): _ = m(x) dt.append((time_synchronized() - t) * 100) print('%10.1f%10.0f%10.1fms %-40s' % (o, m.np, dt[-1], m.type)) x = m(x) # run y.append(x if m.i in self.save else None) # save output if profile: print('%.1fms total' % sum(dt)) return x

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