写一个计算模型FLOPs的函数

好的，我可以帮您编写一个计算模型FLOPs的函数。以下是Python代码：

import numpy as np

def calculate_flops(model, input_shape):
    multiply_accum = 0
    add_accum = 0

    for layer in model.layers:
        layer_input_shape = layer.input_shape

        if isinstance(layer_input_shape, list):
            layer_input_shape = layer_input_shape[0]

        if isinstance(layer.output_shape, list):
            layer_output_shape = layer.output_shape[0]
        else:
            layer_output_shape = layer.output_shape

        layer_output_size = np.prod(layer_output_shape[1:])
        layer_params = layer.count_params()

        multiply_count = layer_params * layer_output_size
        add_count = (layer_params - layer_output_size) * 2

        multiply_accum += multiply_count
        add_accum += add_count

    num_inputs = np.prod(input_shape[1:])
    flops = (multiply_accum + add_accum) * num_inputs

    return flops

这个函数的输入是一个Keras模型对象和输入张量的形状。它遍历模型中的每一层，并计算每一层执行的浮点乘法和加法操作数的数量。然后，它将这些操作数相加并乘以输入张量的大小，最后返回模型的总浮点操作数（FLOPs）。

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