pytorch计算flops

以下是使用pytorch计算flops的方法：

import torch
from torch.autograd import Variable
from ptflops import get_model_complexity_info

# 定义模型
model = YourModel()

# 输入数据的大小
input_size = (3, 224, 224)

# 计算flops
flops, params = get_model_complexity_info(model, input_size, as_strings=True, print_per_layer_stat=True)

# 输出flops和参数数量
print('Flops:  ' + flops)
print('Params: ' + params)

其中，`YourModel()`需要替换为你自己定义的模型，`input_size`为输入数据的大小，可以根据你的实际情况进行修改。`get_model_complexity_info()`函数会返回模型的flops和参数数量，分别保存在`flops`和`params`中。

需要注意的是，不同的计算方法可能会得到不同的flops值。在引用中提到，使用profile算出来的flops需要乘以2，而thop计算出来的flops则不需要乘以2。因此，在使用不同的计算方法时，需要注意其计算规则的差异。