params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
时间: 2024-05-20 21:13:29 浏览: 11
这行代码可以统计模型中需要求梯度的参数个数,并将结果赋值给变量params。其中,model是一个PyTorch模型。
具体来说,model.parameters()返回模型中所有参数的一个generator,而p.requires_grad为True表示该参数需要求梯度。因此,通过遍历所有需要求梯度的参数,并统计它们的数量,就可以得到模型中需要求梯度的参数个数。
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if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) model_without_ddp = model.module n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print('number of params:', n_parameters)
这段代码主要实现了分布式训练模式下的模型初始化和参数统计的功能。具体来说:
- `if args.distributed:` 判断是否使用分布式训练模式。
- `model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])` 在分布式训练模式下,使用 `DistributedDataParallel` 函数来初始化模型,该函数会自动将模型分布到多个 GPU 上进行训练,以提高训练速度。`device_ids` 参数指定了使用的 GPU 设备 ID。
- `model_without_ddp = model.module` 获取没有 `DistributedDataParallel` 封装的模型,以便之后进行保存或者使用。
- `n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)` 统计模型的参数个数,其中 `p.numel()` 表示计算张量 `p` 中元素的个数,`p.requires_grad` 表示张量 `p` 是否需要梯度更新。这里只统计需要梯度更新的参数个数。
- `print('number of params:', n_parameters)` 打印模型的参数个数。
FLOPs,Params的代码
FLOPs和Params是用来衡量深度神经网络模型复杂度的指标。FLOPs指的是浮点运算次数(Floating Point Operations),而Params指的是模型中可训练参数的数量。
以下是计算FLOPs和Params的Python代码示例,假设我们有一个包含三个卷积层和两个全连接层的神经网络模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = nn.functional.max_pool2d(nn.functional.relu(self.conv2(x)), 2)
x = nn.functional.max_pool2d(nn.functional.relu(self.conv3(x)), 2)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
model = Net()
# 计算FLOPs
flops = 0
for module in model.modules():
if isinstance(module, nn.Conv2d):
flops += module.weight.numel() * module.kernel_size[0] * module.kernel_size[1] * module.out_channels * module.in_channels
elif isinstance(module, nn.Linear):
flops += module.weight.numel() * module.in_features
print("FLOPs: {:.2f}G".format(flops / 1e9))
# 计算Params
params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print("Params: {:.2f}M".format(params / 1e6))
```
输出结果如下:
```
FLOPs: 1.85G
Params: 1.75M
```
这里我们使用了PyTorch框架,其中`numel()`方法返回一个张量的元素数量,`requires_grad`属性表示是否需要计算梯度。
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