mmdetection3d参数量怎么使用pycharm计算，给出命令行

在PyCharm中计算mmdetection3d的参数量，可以通过以下命令行实现：

python -c "import torch; from mmdet3d.models import build_detector; model = build_detector(config_file='/path/to/config/file'); print('Total params: %.2fM' % (sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1000000.0))"

其中，需要将`/path/to/config/file`替换为你的配置文件路径。执行命令后，会输出模型的总参数量，单位为百万。

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PyCharm是一款Python开发的集成开发环境（IDE），而mmdetection是一个基于PyTorch的开源目标检测框架。在使用mmdetection时，需要先安装该框架并设置环境变量PYTHONPATH，以便系统能够找到该框架的相关文件。同时，如果在PyCharm中使用mmdetection时出现索引缓慢的问题，可以针对data文件夹进行优化处理。

pycharm运行yolo如何查看计算量和参数量

要查看YOLO算法的计算量和参数量，可以使用PyTorch提供的summary函数。在PyCharm中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在PyCharm中打开YOLO的Python文件。
2. 导入torchsummary模块：`from torchsummary import summary`
3. 在需要查看计算量和参数量的地方，加入以下代码：

import torch
from model import Yolov4  # 这里的Yolov4改成你定义的模型
model = Yolov4()  # 实例化模型
summary(model, input_size=(3, 416, 416), device='cpu')

4. 运行程序，可以在控制台中看到输出结果，其中包括模型的总参数量和计算量等信息。

需要注意的是，这里的input_size要与你的模型输入的大小一致。如果你的模型输入大小不是(3, 416, 416)，则需要相应地修改。另外，如果你的模型在GPU上训练，可以将device参数设置为'cuda'，这样可以查看在GPU上运行的计算量和参数量。