yolov8打印flops

### 如何在YOLOv8中计算和打印FLOPS

对于希望在YOLOv8框架内实现FLOPS（浮点运算次数）的计算与展示，当前官方版本并未直接提供这一功能[^4]。然而，借鉴其他相似项目的解决方案能够帮助达成目标。

#### 使用`fvcore`库进行FLOPS计算

一种可行的方式是从外部引入专门用于性能评估的工具包——`fvcore`，该方法已被应用于类似的YOLO系列项目如YOLOv6之中[^2]。具体操作流程如下：

进入Python环境并安装必要的软件包：

pip install fvcore

编写一段脚本以加载预定义好的YOLOv8模型，并调用`fvcore`来进行FLOPS分析：

from fvcore.nn import FlopCountAnalysis
from ultralytics import YOLO

if __name__ == "__main__":
    # 加载YOLOv8模型配置文件路径应替换为实际使用的模型位置
    model_path = r'path_to_your_model'
    
    # 实例化YOLO对象
    yolov8_model = YOLO(model_path)

    # 创建输入张量形状假设图像尺寸为(3, 640, 640)，批量大小设为1
    input_tensor_shape = (1, 3, 640, 640)
    
    # 执行FLOP计数器初始化传入模型实例以及虚拟输入数据维度信息
    flops_counter = FlopCountAnalysis(yolov8_model.model, input_tensor_shape)
    
    # 获取总的FLOPs数量单位转换成Giga-FLOPs(GFLOPs)
    total_flops_gflop = flops_counter.total() / 1e9
    
    print(f'Total GFLOPs: {total_flops_gflop:.2f}')

这段代码展示了如何利用第三方库完成对YOLOv8模型复杂度即理论上的算术强度(FLOPS)测量过程。值得注意的是，在执行上述命令之前，请确保已正确设置了工作目录下的模型权重文件路径。