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PyTorch thop包计算模型Params和FLOPs

下雨天吃火锅哩·2022-12-29 00:01

神经网络轻量化改进之CNN架构设计

公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据集来进行的通用结构设计，早期只以其分类精度来证明设计的优劣，后来也慢慢开始对比参数量(Params)和计算量(FLOPs)，由于ImageNet

AI小白一枚·2022-12-28 02:46

轻量级深度学习网络: 详解轻量级网络ShuffleNet-v2

PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164一、导语神经网络架构的设计目前主要由计算复杂度的间接指标（即FLOPs

CVAIDL·2022-12-28 02:37

轻量级CNN架构设计

公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据集来进行的通用结构设计，早期只以其分类精度来证明设计的优劣，后来也慢慢开始对比参数量(Params)和计算量(FLOPs)，由于ImageNet

Wang_AI·2022-12-27 14:15

Pytorch 计算模型复杂度 (Params 和 FLOPs)

fromtorchscan.crawlerimportcrawl_modulefromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisimporttorch.nnasnnimporttorchdefparse_shapes(input):ifisinstance(input,list)orisinstance(input,tuple):out_shapes=[item.shape[

daimashiren·2022-12-27 11:30

安装thop计算网络FLOPs

thop安装配置yolov5环境的时候，thop可能会遇到安装错误,直接pip会失败。以下链接是thop包github链接：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter可行方法（安装成功）：第一种：pipinstall--upgradegit+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git第二种：（推荐）

下雨天不下雨·2022-12-23 03:26

使用 Flops工具计算模型的计算参数量和计算量

使用Flops工具计算模型的计算参数量和计算量源代码：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter"""使用Flops工具计算模型的计算参数量和计算量。

曹逗号·2022-12-22 15:24

nni的简单使用

变成3x3，layer2的stride换成1importtorchimportnumpyasnpfromnni.compression.pytorch.utils.counterimportcount_flops_paramsfromcifar_resnetimportRes

jstzwjr·2022-12-21 19:04

模型复杂度与硬件性能的衡量

，也影响推断时对内存的占用量单位通常为M，通常参数用float32表示，所以模型大小是参数数量的4倍左右参数数量与模型大小转换示例：10Mfloat32bit=10M×4Byte=40MB理论计算量（FLOPs

下雨天吃火锅哩·2022-12-20 13:11

[模型压缩/加速]-加速卷积计算的三种方法-Depth-wise Conv、Group Conv、Channel-wise Conv

1.概念简介假设输入尺寸大小为aa、通道为n，输出通道数为m，卷积核大小为bb，步长为1.那么计算量为FLOPs=a*a*n*m*b*b参数量为b*b*n*m这就是传统卷积的计算方式，可以看到，当a、b

orangezs·2022-12-19 11:26

[paddledet][深度学习][原创]paddledet打印出FLops正确方法

第一步：去PaddleDetection\configs\runtime.yaml将print_flops设置true在paddle环境安装paddleslim，我是paddlepaddle-gpu==

FL1623863129·2022-12-17 22:27

Pytorch: 采用thop库正确计算模型计算量FLOPs和模型参数Params 【误区更正】

文章目录使用thop计算FLOPs和Params的大致流程`重大误区注意`拓展说明与支持链接使用thop计算FLOPs和Params的大致流程fromthopimportprofilefromthopimportclever_formatinput

WindVChen·2022-12-17 08:49

thop profile函数遇到nn.DataParallel()时的错误

问题描述：在神经网络中，常用Fromthopimportprofile来计算FLOPs和Parameters来作为神经网络模型的评价指标。

iMAN、·2022-12-17 08:45

常见AI芯片算力汇总

1.什么是算力算力TOPS（TeraOperationsPerSecond），1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作FLOPS（floating-pointoperationspersecond

物联全栈·2022-12-16 18:31

关于Yolov7-tiny模型瘦身（param、FLOPs）碎碎念

优于模型落地需要，yolov7-tiny版本的参数量(Param)为6.2M，FLOPs在输入为320*320下为3.46G，想着还能不能再进行减少这两者或其中之一(精度方面还未做效果验证)。

银嘉诚·2022-12-16 12:27

YOLOX训练自己的数据

点击这里.基准标准模型.模型尺寸mAPtest0.5:0.95速度V100(ms)参数量(M)FLOPs(G)weightsYOLO

JOBbaba·2022-12-15 01:42

模型评价指标(2)—计算神经网络的Flops和Params

模型评价指标Flops和params常常用来评判神经网络的复杂度，这里介绍给大家一个简单的计算方式。

weibuweibu123·2022-12-14 16:34

【深度学习】深度学习中模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)等的理解以及四种在python应用的计算方法总结

接下来要分别概述以下内容：１首先什么是参数量，什么是计算量２如何计算参数量，如何统计计算量３换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb４对于各个经典网络，论述他们是计算量大还是参数量，有什么好处５计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求，我们又是怎么权衡深度学习中模型参数量和计算量的理解与计算1首先什么是计算量，什么是参数量2如何计算：参数量，计算量（１）针对于卷积层的（２）针对于池化层：

别出BUG求求了·2022-12-14 16:33

神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法

目录1.定义2.实现方法2.1.计算参数量2.2.计算参数量和FLOPs2.3.计算推理时间（FPS）3.数据大小对参数量和FLOPs的影响4.参数量和FLOPs对于硬件要求参考1.定义在评价深度学习模型的大小

华科附小第一名·2022-12-14 16:30

6种方法计算神经网络参数量Params、计算量FLOPs、Macs简单代码

sum([param.nelement()forparaminmodel.parameters()])print("Numberofparameter:%.2fM"%(total/1e6))方法2：统计flops

工科女博·2022-12-14 16:29

cnn神经网络参数量和计算量的计算

FLOPS是指硬件的计算能力/速度，即每秒钟浮点数运算次数（floatingpointofpersecond）。

SetMaker·2022-12-14 16:29

神经网络模型的参数量和计算量

FLOPs(Floating-pointOperations)：浮点运算次数，理解为计算量，可以用来衡量算法的复杂度。一个乘法或一个加法都是一个FLOPsFLOPS(Fl

凌逆战·2022-12-14 16:28

卷积神经网络相关（1）：卷积神经网络模型的参数量Params和计算量FLOPs简单代码

FLOPs：是指浮点运算次数，s表示复数，理解为计算量，用于衡量模型的复杂度。（注意与FLOPS区别，FLOPS是每秒浮点运算次数，用来衡量硬件的性能。）一、利用tor

Hankerchen·2022-12-14 16:54

神经网络的参数量(Params)和计算量(FLOPs)

计算量(FLOPs)浮点运算次数，理解为计算量（计算时间复杂度），可以用来衡量算法的复杂度，常用做神经网络模型速度的间接衡量标准（虽然最近已经有文章证明靠FLOPs间接标准评价模型的速度是不靠谱的，因为模型的计算速度还跟内存的吞吐等因素相关

枉费红笺·2022-12-14 16:23

432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童多尺度学习框架被认为是促进语义分割的一类模型。然而，这个问题并不想象的那么轻描淡写，特别是对于现实应用的部署，这通常需要高效率的推理延迟。在本文中，作者从轻量级语义分割的角度彻底分析了卷积块的设计（卷积类型和卷积中的通道数）以及跨多个尺度的交互方式。通过如此深入的比较，作者总结出3个原则，并相应地设计了轻量

Tom Hardy·2022-12-14 10:21

附录有浮点计算量(FLOPs)的链接。

文章目录网络中的参数量(param)和浮点计算量(FLOPs)的计算一、网络中的参数量(param)是什么？浮点计算量(FLOPs)是什么？

等待戈多。·2022-12-14 03:04

【深度学习】网络模型的参数量和运算量计算

2.计算复杂度衡量标准FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。

frootguo·2022-12-14 03:02

深度学习中计算量和参数量介绍、实现代码、例子

计算量参数量模型内存前言1计算量和参数量2统计计算量、参数量和模型内存3源码分享3.1thop实现3.2ptflops实现pytorch_model_summary实现各层参数量统计4总结前言理清FLOPS

Philo`·2022-12-14 03:30

华为升腾网络计算机干嘛用的,华为升腾910芯片干什么的昇腾910是用在哪的强大性能揭秘...

实际测试结果表明，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，即：半精度(FP16)算力达到256Tera-FLOPS，整数精度(INT8)算力达到512Tera-OPS；重要的

weixin_39747383·2022-12-13 17:09

PyTorch查看网络模型的参数量params和FLOPs等

在PyTorch中，可以使用torchstat这个库来查看网络模型的一些信息，包括总的参数量params、MAdd、显卡内存占用量和FLOPs等。

一个菜鸟的奋斗·2022-12-13 07:48

Pytorch查看模型参数量和计算量

1、首先声明一个网络使用torchsummary可以查看模型的参数，和输入输出尺寸，但不能看FLOPs。

mytzs123·2022-12-13 07:14

深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算（一）

转载自：深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算-知乎深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算一、FLOPs和Params计算参考：神经网络层的FLOPs计算_食指上的簸箕的博客-CSDN博客_神经网络

曙光_deeplove·2022-12-12 20:31

CV笔记3:模型复杂度---浮点运算量(FLOPs)+模型参数量(parameters)+硬件性能(FLOPS)

目录概念单位换算浮点运算量(FLOPs)和参数量(paremeters)的区别深度学习框架FLOPs的组成FLOPs没有考虑几个对速度有相当大影响的重要因素——MAC\并行度\平台CNN的FLOPs计算公式

吾系桉宁·2022-12-12 20:00

MACs和FLOPs

关系使用全连接层卷积层深度分离卷积池化层全局池化（常用）：一般池化（不常用）：激活层ReLU/PReLU/ELUSigmoidFLOPsFloatingPointOperations:浮点运算次数，每一个加、减、乘、除操作都算1FLOPs

拒绝省略号·2022-12-12 20:30

计算深度学习模型的参数量、复杂度（MACS、params）

简单的使用方法参考了代码【2】依赖包介绍：pytorch框架中卷积网络的flops计数器：ptflops安装：pipinstall--upgradegit+https://github.com/sovrasov

Alocus_·2022-12-12 20:57

ghost的网络结构和实现代码总结(torch)

和MobileNetV3相比，相同FLOPs的情况下，大约可以提升0.3%~0.5%不等的top-1准确率，相同Latency的情况下，大约可以提升0.5%的top1准确率。在Top1准确

BIT_Legend·2022-12-12 20:56

深度学习模型计算量评价指标FLOPs, MACs, MAdds关系

在评价深度学习模型的大小和计算量时，经常使用的参数有：parameters,FLOPs,MACs,MAdds。

BIT_Legend·2022-12-12 20:26

ShuffleNetV2论文译读笔记

”ProceedingsoftheEuropeanconferenceoncomputervision(ECCV).2018.摘要目前，神经网络的架构设计大多时有非直接的计算复杂度指标来引导的，例如：FLOPs

songyuc·2022-12-12 20:45

甜筒酱·2022-12-12 17:27

yolov5模型训练结果分析

模型评价指标检测精度检测速度本文训练了50轮安全帽检测数据集，分析训练结果如下：检测精度检测速度Precision;Recall;F1_score前传耗时IOU交并比FPS每秒帧数P-R曲线flops浮点运算数量

tank_6789·2022-12-12 07:33

VovNetV2代码分析之detectron2(backbone)

文章目录前言一、优化的地方二、VovNet1.VoVNetV22.代码分析总结前言ResNet是目标检测模型最常用的backbone，DenseNet其实比ResNet提取特征能力更强，而且其参数更少，计算量（FLOPs

电饭锅22·2022-12-11 20:54

FLOPs、FLOPS、Params的含义及PyTorch中的计算方法

FLOPs、FLOPS、Params的含义及PyTorch中的计算方法含义解释FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写（这里的大S表示second

Adenialzz·2022-12-11 18:48

【Deep Learning】计算PyTorch模型的FLOPs

FLOPs:注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（

pangpd·2022-12-11 18:47

Pytorch统计网络参数计算工具、模型 FLOPs, MACs, MAdds 关系

Pytorch统计网络参数#网络参数数量defget_parameter_number(net):total_num=sum(p.numel()forpinnet.parameters())trainable_num=sum(p.numel()forpinnet.parameters()ifp.requires_grad)return{'Total':total_num,'Trainable':t

李代数·2022-12-11 18:16

pytorch解微分方程_【他山之石】pytorch计算模型FLOPs和Params

“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。作者：知乎—庄六岁地址：https://www.zhihu.com/people/zhuang-ming-xi-31-16网络框架模型计算量影响到模型的推断时间，模型

佚格麻瓜·2022-12-11 18:16

Pytorch 计算模型FLOPs 和参数量(两种方法)

项目场景：Pytorch框架中，计算深度神经网络的FLOPS和参数量解决方案：方法一：利用thop1.安装thoppipinstallthop2.计算@hyefromthopimportprofileflops

hye0501·2022-12-11 18:14

FLOPS计算

（硬件）FLOPs：s小写，指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。

rrr2·2022-12-11 18:43

使用fvcore计算Pytorch中模型的参数数量以及FLOPs

其中就包括了统计模型的参数以及FLOPs等。

太阳花的小绿豆·2022-12-11 18:43

Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)

ZZY_dl·2022-12-11 18:41

pytorch计算FLOPs

转自：pytorch计算FLOPs-简书1.引言其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。

haima1998·2022-12-11 18:10

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