请用python写出Transformer网络中计算参数量，FLOPs，Fps的代码

以下是Python代码示例，用于计算Transformer网络中参数量，FLOPs和Fps：import torch# 计算参数量
params = 0
for p in transformer.parameters():
params += p.numel()# 计算FLOPS
inputs = torch.randn(1, 50, 512)
flops, _ = profile(transformer, inputs=(inputs, ), custom_ops={torch.nn.Linear})# 计算FPS
start = time.time()
transformer(inputs)
end = time.time()
fps = 1 / (end - start)

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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：

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。

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。

point transformer的FLOPs

Point Transformer是一种用于点云数据处理的神经网络模型，它利用自注意力机制来处理点云数据。FLOPs是浮点运算次数的缩写，可以用来衡量一个神经网络模型的计算复杂度。

关于Point Transformer的FLOPs，由于其结构比较复杂，涉及到的计算量也比较大，具体的数值会因为不同的实现而有所不同。但通常情况下，Point Transformer的FLOPs数值在千亿级别以上。

如果您需要更加具体的数值，可以参考相关的论文或者实现代码。同时，值得注意的是，FLOPs只是衡量一个神经网络模型计算复杂度的一种指标，还需要考虑其他因素，如模型大小、内存占用等等。