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。

相关问题

pytorch计算网络模型flops的代码

可以使用下面的代码计算PyTorch模型的FLOPs（浮点操作次数）：

import torch
from torch.autograd import Variable

def print_model_parm_flops(model, input_size, custom_layers):
    multiply_adds = 1
    params = 0
    flops = 0
    input = Variable(torch.rand(1, *input_size))

    def register_hook(module):
        def hook(module, input, output):
            class_name = str(module.__class__).split(".")[-1].split("'")[0]
            if class_name == 'Conv2d':
                out_h, out_w = output.size()[2:]
                kernel_h, kernel_w = module.kernel_size
                in_channels = module.in_channels
                out_channels = module.out_channels
                if isinstance(module.padding, int):
                    pad_h = pad_w = module.padding
                else:
                    pad_h, pad_w = module.padding
                if isinstance(module.stride, int):
                    stride_h = stride_w = module.stride
                else:
                    stride_h, stride_w = module.stride
                params += out_channels * (in_channels // module.groups) * kernel_h * kernel_w
                flops += out_channels * (in_channels // module.groups) * kernel_h * kernel_w * out_h * out_w / (stride_h * stride_w)
            elif class_name == 'Linear':
                weight_flops = module.weight.nelement() * input[0].nelement() // module.weight.size(1)
                bias_flops = module.bias.nelement()
                flops = weight_flops + bias_flops
                params = weight_flops + bias_flops
            elif class_name in custom_layers:
                custom_flops, custom_params = custom_layers[class_name](module, input, output)
                flops += custom_flops
                params += custom_params
            else:
                print(f"Warning: module {class_name} not implemented")

        if not isinstance(module, torch.nn.Sequential) and \
           not isinstance(module, torch.nn.ModuleList) and \
           not (module == model):
            hooks.append(module.register_forward_hook(hook))

    # loop through the model architecture and register hooks for each layer
    hooks = []
    model.apply(register_hook)

    # run the input through the model
    model(input)

    # remove the hooks
    for hook in hooks:
        hook.remove()

    print(f"Number of parameters: {params}")
    print(f"Number of FLOPs: {flops}")

    return flops, params

调用这个函数需要传入模型、输入大小和一个自定义图层字典，其中字典的键是自定义层的名称，值是一个函数，该函数接受模块，输入和输出，返回FLOPs和参数数量。例如，如果您的模型包含一个名为MyLayer的自定义层，则可以将以下内容添加到字典中：

def my_layer_impl(module, input, output):
    # compute FLOPs and params for MyLayer
    flops = ...
    params = ...
    return flops, params

custom_layers = {'MyLayer': my_layer_impl}

使用示例：

import torchvision.models as models

model = models.resnet18()
input_size = (3, 224, 224)
custom_layers = {}

flops, params = print_model_parm_flops(model, input_size, custom_layers)

该函数将打印出模型的参数数量和FLOPs。

pytorch中FLOP FLOPS FLOPs的计算程序

在PyTorch中，可以使用`torch.flops`函数来计算模型的浮点运算量（FLOPS）。

以下是一个使用`torch.flops`函数计算FLOPS的示例程序：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv4 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv5 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu5 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.relu3(x)
        x = self.conv4(x)
        x = self.relu4(x)
        x = self.conv5(x)
        x = self.relu5(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = MyModel()
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
flops = torch.flops(model, (input,))
print("FLOPS:", flops)

在这个示例程序中，我们定义了一个名为`MyModel`的模型，并计算了其在输入大小为`(1, 3, 32, 32)`的情况下的FLOPS。最后，打印出计算出的FLOPS值。

需要注意的是，`torch.flops`函数只能计算模型中的浮点运算量，而不能计算模型的参数数量、内存占用等其他指标。