pytorch中FLOP FLOPS FLOPs的计算程序
时间: 2023-11-12 20:01:31 浏览: 59
在PyTorch中,可以使用`torch.flops`函数来计算模型的浮点运算量(FLOPS)。
以下是一个使用`torch.flops`函数计算FLOPS的示例程序:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv4 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv5 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu5 = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.conv3(x)
x = self.relu3(x)
x = self.conv4(x)
x = self.relu4(x)
x = self.conv5(x)
x = self.relu5(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
model = MyModel()
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
flops = torch.flops(model, (input,))
print("FLOPS:", flops)
```
在这个示例程序中,我们定义了一个名为`MyModel`的模型,并计算了其在输入大小为`(1, 3, 32, 32)`的情况下的FLOPS。最后,打印出计算出的FLOPS值。
需要注意的是,`torch.flops`函数只能计算模型中的浮点运算量,而不能计算模型的参数数量、内存占用等其他指标。