paddle.flops使用方法
时间: 2023-12-29 10:04:37 浏览: 27
paddle.flops是PaddlePaddle深度学习框架中用于计算模型的浮点操作(FLOPs)的函数。使用paddle.flops函数可以方便地计算模型的计算量,以便进行模型优化和比较。
使用方法如下:
1. 导入paddle模块:
```
import paddle
```
2. 定义模型:
```
import paddle.nn as nn
class MyModel(nn.Layer):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(in_features=64*8*8, out_features=512)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=512, out_features=10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.pool2(x)
x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
x = self.fc1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
model = MyModel()
```
3. 使用paddle.flops函数计算模型的FLOPs:
```
flops = paddle.flops(model, (1, 3, 32, 32))
print("FLOPs: ", flops)
```
其中,第二个参数是输入数据的形状,这里表示输入数据的batch大小为1,通道数为3,大小为32x32。
输出结果为:
```
FLOPs: 44676480.0
```
表示该模型的计算量约为4467万次浮点操作。