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PyTorch-Estimate-FLOPS 项目使用教程
pytorch-estimate-flops项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/py/pytorch-estimate-flops
1. 项目的目录结构及介绍
pytorch-estimate-flops/
├── README.md
├── setup.py
├── pthflops/
│ ├── __init__.py
│ ├── count_ops.py
│ └── utils.py
├── examples/
│ ├── example.py
│ └── README.md
├── tests/
│ ├── test_count_ops.py
│ └── README.md
└── docs/
└── README.md
- README.md: 项目的主文档,包含项目的基本介绍、安装方法和使用示例。
- setup.py: 项目的安装脚本,用于安装项目所需的依赖和模块。
- pthflops/: 核心模块目录,包含计算FLOPS的主要功能。
- __init__.py: 初始化文件,使pthflops目录成为一个Python包。
- count_ops.py: 主要功能文件,包含计算FLOPS的函数。
- utils.py: 工具文件,包含一些辅助函数。
- examples/: 示例目录,包含使用该项目的示例代码和文档。
- example.py: 示例代码,展示如何使用项目计算FLOPS。
- README.md: 示例文档,介绍示例代码的使用方法。
- tests/: 测试目录,包含项目的单元测试和文档。
- test_count_ops.py: 测试文件,包含对count_ops.py的单元测试。
- README.md: 测试文档,介绍如何运行测试。
- docs/: 文档目录,包含项目的详细文档。
- README.md: 文档主文件,包含项目的详细说明。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 examples/example.py
,该文件提供了一个使用 pytorch-estimate-flops
计算FLOPS的示例。以下是该文件的主要内容:
import torch
from torchvision.models import resnet18
from pthflops import count_ops
# 创建一个网络和相应的输入
device = 'cuda:0'
model = resnet18().to(device)
inp = torch.rand(1, 3, 224, 224).to(device)
# 计算FLOPS
flops = count_ops(model, inp)
print(flops)
该文件首先导入了必要的模块,然后创建了一个ResNet18模型和一个随机输入张量,最后调用 count_ops
函数计算模型的FLOPS并打印结果。
3. 项目的配置文件介绍
项目没有专门的配置文件,所有的配置和参数都在代码中直接设置。例如,在 examples/example.py
中,模型的设备和输入张量的大小都是直接在代码中定义的。
如果需要修改计算FLOPS的参数,可以直接在代码中进行修改。例如,修改输入张量的大小:
inp = torch.rand(1, 3, 256, 256).to(device)
这样就可以改变输入张量的大小,从而影响计算的FLOPS结果。
pytorch-estimate-flops项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/py/pytorch-estimate-flops
本文标签: 项目教程PytorchestimateFLOPS
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