用python计算FLOPs值的代码

下面是用Python计算FLOPs值的示例代码，需要安装TensorFlow和TensorFlow-Model-Optimization库：

import tensorflow as tf
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 获取模型的输入张量
input_tensor = model.inputs[0]

# 统计模型的FLOPs
flops = tf.compat.v1.profiler.profile(
    tf.compat.v1.Session().graph, options=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation())
print('FLOPs: {:.2f} GFLOPs'.format(flops.total_float_ops / 1e9))

# 应用模型剪枝
model = sparsity.prune_low_magnitude(model)

# 统计剪枝后模型的FLOPs
flops = tf.compat.v1.profiler.profile(
    tf.compat.v1.Session().graph, options=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation())
print('Pruned FLOPs: {:.2f} GFLOPs'.format(flops.total_float_ops / 1e9))

以上代码中，我们首先加载了一个Keras模型，然后使用`tf.compat.v1.profiler.profile()`函数统计了模型的FLOPs。在这里，我们使用了TensorFlow-Model-Optimization库中的剪枝功能，可以通过对模型进行剪枝来减小模型的FLOPs。最后，我们再次使用`tf.compat.v1.profiler.profile()`函数统计了剪枝后模型的FLOPs。