Flops: 210.31 GFLOPs是什么意思

时间: 2023-06-12 12:04:18 浏览: 87
Flops是计算机性能的度量单位之一,全称为每秒浮点运算次数(Floating Point Operations Per Second)。210.31 GFLOPs表示每秒能够执行210.31亿次浮点运算。这个指标通常用于衡量计算机的计算能力,越高的Flops值意味着计算机能够更快地执行复杂的计算任务。
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举例使用:paddle.flops中的custom_ops

paddle.flops是一个用于计算模型FLOPs的工具,而custom_ops是指用户自定义的操作符。下面是一个使用paddle.flops中的custom_ops的示例: ``` import paddle from paddle.flops import flops # 自定义操作符 @paddle.fluid.dygraph.dygraph_to_static_output def custom_op(x): y = paddle.fluid.layers.relu(x) z = paddle.fluid.layers.sigmoid(y) return z # 创建模型 with paddle.static.program_guard(paddle.static.Program()): x = paddle.static.data(name='x', shape=[None, 10], dtype='float32') y = custom_op(x) # 计算模型FLOPs input_shape = (1, 10) flops = flops(program=paddle.static.default_main_program(), inputs=input_shape) print(f"FLOPs: {flops}") ``` 在这个示例中,我们首先定义了一个自定义操作符custom_op,然后在创建模型时使用它。最后,我们使用paddle.flops中的flops函数计算模型的FLOPs。

按你这样写,报错了Traceback (most recent call last):print('GFLOPs: %.2f' % (flops / 1e9)) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and !float!

这个错误是因为你试图将一个字符串和浮点数相除。我猜测你的代码可能是这样的: ``` print('GFLOPs: ' + (flops / 1e9)) ``` 这里的问题在于,你将字符串和浮点数相加,这会导致错误。正确的写法应该是将浮点数格式化为字符串,然后将其与字符串拼接起来,如下所示: ``` print('GFLOPs: %.2f' % (flops / 1e9)) ``` 这里使用了字符串格式化操作符 `%`,它将浮点数格式化为一个字符串,然后将其插入到字符串中。`%.2f` 表示输出浮点数,保留小数点后两位。

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try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

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