File "flops2.py", line 15 print(name, param.size(), param.requires_grad) ^ IndentationError: expected an indented block

这个错误通常是因为代码缩进不正确导致的。在 Python 中，缩进非常重要，因为它指示代码块的开始和结束。

请检查代码的第 15 行，确保它下面的代码块正确缩进。正确的缩进应该是 4 个空格或一个制表符。如果您使用的是空格，请确保在整个文件中使用相同数量的空格。如果您使用制表符，则应该保持一致，以避免出现混淆。

以下是一个示例，展示了正确缩进的代码：

for name, param in model.named_parameters():
    if param.requires_grad:
        print(name, param.size(), param.requires_grad)

请注意，第二行和第三行的代码都缩进了四个空格。这是因为它们属于同一个代码块。如果您的代码在这方面存在问题，请尝试根据需要进行调整。

相关问题

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。

举例:使用paddle.flops中的custom_ops

PaddlePaddle中的custom ops可以通过C++语言编写，并且可以使用paddle.flops库来计算其FLOPs。以下是一个使用paddle.flops计算custom ops FLOPs的示例代码：

import paddle.fluid as fluid
import paddle.flops as flops

# 定义一个custom ops
@fluid.layer_support("cudnn")
def my_custom_op(x):
    out = fluid.layers.relu(x)
    out = fluid.layers.conv2d(out, num_filters=32, filter_size=3)
    return out

# 计算custom ops的FLOPs
input_tensor = fluid.layers.data(name='input', shape=[3, 224, 224], dtype='float32')
output_tensor = my_custom_op(input_tensor)
flops = flops.custom_op_flops(output_tensor, 'my_custom_op')
print("my_custom_op FLOPs: ", flops)

在上面的示例中，我们定义了一个名为my_custom_op的custom ops，该ops首先将输入张量x传递到ReLU函数中，然后将输出传递到一个具有32个滤波器和3x3内核的卷积层中，最后返回输出张量。然后我们使用paddle.flops中的custom_op_flops函数来计算my_custom_op的FLOPs。