Flops 计算以及代码快速查看网络参数、浮点数

Flops 计算以及代码快速查看网络参数、浮点数

详细计算：卷积神经网络CNN中的参数量（parameters）和计算量（FLOPs ） - 知乎

FLOPS： 全大写，指每秒浮点运算次数，可以理解为计算的速度。是衡量硬件性能的一个指标。（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。（模型） 在论文中常用GFLOPs（1 GFLOPs = 10^9 FLOPs）

安装方式： 

pip install torchstat

 使用方法：

from torchstat import stat
import torchvision.models as models

model = models.alexnet()
stat(model, (3, 224, 224))

用来计算pytorch构建的网络的参数，空间大小，MAdd，FLOPs等指标； 

使用torchsummary 计算参数：

pip install torchsummary

import torch
import torchvision.models as models
model = models.alexnet()
from torchsummary import summary
summary(model, (3, 224, 224))