swin transformer运算量

时间: 2023-10-21 19:32:08 浏览: 31
Swin Transformer 的运算量取决于其模型的大小和输入序列的长度。下面是一些常见 Swin Transformer 模型的 FLOPs 数量: - Swin-T:3.9 GFLOPs - Swin-S:8.7 GFLOPs - Swin-B:39.7 GFLOPs - Swin-L:155.1 GFLOPs 需要注意的是,这些数字都是基于输入序列长度为224的情况下计算的。如果输入序列长度不同,运算量也会相应地发生变化。此外,还有其他因素,如是否使用混精度计算等,也会影响实际的运算量。
相关问题

flops函数计算 swin transformer模型运算量

Swin Transformer模型的运算量可以通过计算每个操作的浮点操作数(FLOPs)来估计。FLOPs函数可以通过统计每个操作的计算量来实现。 Swin Transformer模型中的关键操作是多头自注意力(multi-head self-attention)和MLP (多层感知机)。对于每个操作,我们可以计算其FLOPs并进行累加。 以下是一个示例代码,用于估计Swin Transformer模型的FLOPs: ```python import torch def count_flops(module, input, output): flops = 0 if hasattr(module, 'weight'): flops += module.weight.numel() if hasattr(module, 'bias') and module.bias is not None: flops += module.bias.numel() if isinstance(module, torch.nn.Linear): flops *= 2 # Linear operations involve both multiplication and addition # Accumulate flops for each operation module.__flops__ += flops def flops(model, input_size): model.eval() model.apply(lambda module: setattr(module, '__flops__', 0)) model.apply(lambda module: module.register_forward_hook(count_flops)) with torch.no_grad(): model(torch.randn(1, *input_size)) total_flops = sum([module.__flops__ for module in model.modules()]) return total_flops ``` 使用该函数,您可以计算Swin Transformer模型的总FLOPs。请确保将正确的输入大小传递给`flops`函数。 ```python import torchvision.models as models model = models.swin_transformer.SwinTransformer() input_size = (3, 224, 224) # Assuming input images of size 224x224 and 3 channels total_flops = flops(model, input_size) print('Total FLOPs:', total_flops) ``` 请注意,这只是一个简单的估计方法,实际的FLOPs可能会有所差异。此外,不同的库和工具可能会提供不同的FLOPs估计结果。这个代码示例可以作为一个起点,您可以根据具体情况进行修改和调整。

swin transformer的参数量

Swin Transformer是2021年提出的一种新型的Transformer模型,在ImageNet上取得了很好的效果。其参数量主要由以下几个方面组成: 1. Patch embedding:将图像分解成多个小块,通过一个线性变换将每个小块映射到一个低维向量。这一部分的参数量取决于小块的大小和映射后的向量维度,比如Swin-L模型中,小块大小为4x4,向量维度为192,因此这一部分参数量为37.8M。 2. Transformer encoder:由多个Transformer block组成,每个block包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这一部分参数量主要取决于block的个数和每个block内部的参数数量,比如Swin-L模型中,共有24个block,每个block内部的参数数量为4.8M,因此这一部分总参数量为115.2M。 3. Layer normalization:每个Transformer block中都包含Layer normalization,用于对输入和输出进行归一化处理。这一部分参数量与每个Transformer block内部参数数量相同,因此Swin-L模型中这一部分总参数量为4.8M。 4. MLP head:用于将Transformer encoder的输出映射到目标分类数上,比如Swin-L模型中,分类数为1000,因此这一部分参数量为1.9M。 综上所述,Swin-L模型的总参数量约为197.7M。

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