pytorch查看模型大小
时间: 2023-12-08 19:04:27 浏览: 53
在PyTorch中,模型的大小可以通过计算参数和缓冲区的大小来获取。参数是可以被训练和更新的模型参数,而缓冲区是不具有梯度且不能被训练更新的。可以使用`torch.nn.Module.parameters()`和`torch.nn.Module.buffers()`函数来获取模型中的参数和缓冲区。这两个函数都可以返回一个迭代器,通过遍历迭代器可以获取每个参数和缓冲区的大小。对于参数,可以使用`param.nelement()`函数获取参数中的元素个数,使用`param.element_size()`函数获取参数所对应的数据类型的字节大小。对于缓冲区,同样可以使用`buffer.nelement()`函数获取缓冲区中的元素个数,使用`buffer.element_size()`函数获取缓冲区所对应的数据类型的字节大小。通过计算所有参数和缓冲区的大小之和,可以得到模型的总大小。以下是一个计算模型大小的示例函数:
```python
def getModelSize(model):
param_size = 0
param_sum = 0
for param in model.parameters():
param_size += param.nelement() * param.element_size()
param_sum += param.nelement()
buffer_size = 0
buffer_sum = 0
for buffer in model.buffers():
buffer_size += buffer.nelement() * buffer.element_size()
buffer_sum += buffer.nelement()
all_size = (param_size + buffer_size) / 1024 / 1024
print('模型总大小为:{:.3f}MB'.format(all_size))
return (param_size, param_sum, buffer_size, buffer_sum, all_size)
```
通过调用`getModelSize(model)`函数,可以获取模型的总大小,并返回参数和缓冲区的大小以及总大小。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch获得模型的参数量和模型的大小](https://blog.csdn.net/qq_43219379/article/details/124003959)[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_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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