1.获取模型的flops和parameters

方法1：get_model_complexity_info

安装基本库：
pip install ptflops
pip install --upgrade git+https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch.git

import torchvision.models as models
import torch
from ptflops import get_model_complexity_infowith torch.cuda.device(0):net = models.vgg16()macs, params = get_model_complexity_info(net, (3, 224, 224), as_strings=True,print_per_layer_stat=True, verbose=True)print('{:<30}  {:<8}'.format('Computational complexity: ', macs))print('{:<30}  {:<8}'.format('Number of parameters: ', params))

方法2：profile


import torchfrom thop import profilefrom   torchvision.models import resnet50
model = resnet50()input = torch.randn(1, 3, 224, 224)flops,   params = profile(model, inputs=(input, ))
print('flops:', flops / (1000 ** 3))
print('params:', params / (1000 ** 2))

方法3：FlopCountAnalysis, parameter_count_table

import torch
from torchvision.models import resnet50
from fvcore.nn import FlopCountAnalysis, parameter_count_table# 创建resnet50网络
model = resnet50(num_classes=1000)# 创建输入网络的tensor
tensor = (torch.rand(1, 3, 224, 224),)# 分析FLOPs
flops = FlopCountAnalysis(model, tensor)
print("FLOPs: ", flops.total() / (1000 ** 3))

import torch
from torchvision.models import resnet50
from fvcore.nn import FlopCountAnalysis, parameter_count_table# 创建resnet50网络
model = resnet50(num_classes=1000)# 分析parameters
print(parameter_count_table(model))

说明：
- get_model_complexity_info不能自定义输入，其他两个可以

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