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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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