如何查看pytorch的模型的flops

要查看 PyTorch 模型的 FLOPs，你可以使用第三方库如 `thop`（torchsummary 或 torchstat 也是可选的）。下面是使用 `thop` 库来估计 PyTorch 模型的 FLOPs 的示例代码：

首先，确保你已经安装了 `thop` 库：

pip install thop

然后，按照以下步骤进行操作：

import torch
from torchvision.models import resnet50
import torchvision.models as models
import thop

# 加载模型
model = models.resnet50()

# 创建一个随机输入张量，与模型期望的输入形状相匹配
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 估计模型的 FLOPs 和参数量
flops, params = thop.profile(model, inputs=(input,))

print(f"模型的 FLOPs: {flops}")
print(f"模型的参数量: {params}")

上面的代码会加载一个预训练的 ResNet-50 模型，并使用随机输入张量来估计模型的 FLOPs 和参数量。你可以根据自己的需求替换模型和输入。

请注意，`thop` 库提供了一个方便的方法来估计模型的 FLOPs 和参数量，但它仅仅是一个估计值，具体结果可能会受到硬件、优化和其他因素的影响。因此，在进行性能评估时，还需要考虑其他指标和因素。