fvcoreこれは、Facebookがオープンソースとする軽量のコアライブラリであり、さまざまなコンピュータビジョンフレームワークで共通の基本的な機能を提供します。これらには、統計モデルとFLOPのパラメーターが含まれます。
fvcoreは、さまざまなコンピュータービジョンフレームワークで共有される最も一般的で不可欠な機能を提供する軽量のコアライブラリです。
プロジェクトのオープンソースアドレス：
https ：//github.com/facebookresearch/fvcore
Python環境にfvcoreをインストールする
pip install fvcore
例：
次のresnet50のパラメーターの数をFLOPsパラメーターと一緒に計算する必要があるとします。
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())
# 分析parameters
print(parameter_count_table(model))
最終的な出力結果は次のとおりです。FLOPsは4089184256、モデルパラメータの数は約です25.6M（ここでのパラメータの数は、主にBNモジュールで自分で計算したものとは多少異なります。ここでは、2つのトレーニングパラメータのみが計算され、統計はありません。とbeta2つのパラメータ）、詳細については公式ウェブサイトで私が言及した問題を見ることができます。端末に印刷された情報から、BN層はFLOPの計算に含まれておらず、プーリング層にも共通の加算操作があることがわかります（FLOPの計算時に均一な規制がないことがわかりました。 githubで見られるFLOPsプロジェクトは基本的にそれぞれ異なりますが、計算結果は似ています）。gammamoving_meanmoving_var
Skipped operation aten::batch_norm 53 time(s)
Skipped operation aten::max_pool2d 1 time(s)
Skipped operation aten::add_ 16 time(s)
Skipped operation aten::adaptive_avg_pool2d 1 time(s)
FLOPs: 4089184256
| name | #elements or shape |
|:-----------------------|:---------------------|
| model | 25.6M |
| conv1 | 9.4K |
| conv1.weight | (64, 3, 7, 7) |
| bn1 | 0.1K |
| bn1.weight | (64,) |
| bn1.bias | (64,) |
| layer1 | 0.2M |
| layer1.0 | 75.0K |
| layer1.0.conv1 | 4.1K |
| layer1.0.bn1 | 0.1K |
| layer1.0.conv2 | 36.9K |
| layer1.0.bn2 | 0.1K |
| layer1.0.conv3 | 16.4K |
| layer1.0.bn3 | 0.5K |
| layer1.0.downsample | 16.9K |
| layer1.1 | 70.4K |
| layer1.1.conv1 | 16.4K |
| layer1.1.bn1 | 0.1K |
| layer1.1.conv2 | 36.9K |
| layer1.1.bn2 | 0.1K |
| layer1.1.conv3 | 16.4K |
| layer1.1.bn3 | 0.5K |
| layer1.2 | 70.4K |
| layer1.2.conv1 | 16.4K |
| layer1.2.bn1 | 0.1K |
| layer1.2.conv2 | 36.9K |
| layer1.2.bn2 | 0.1K |
| layer1.2.conv3 | 16.4K |
| layer1.2.bn3 | 0.5K |
| layer2 | 1.2M |
| layer2.0 | 0.4M |
| layer2.0.conv1 | 32.8K |
| layer2.0.bn1 | 0.3K |
| layer2.0.conv2 | 0.1M |
| layer2.0.bn2 | 0.3K |
| layer2.0.conv3 | 65.5K |
| layer2.0.bn3 | 1.0K |
| layer2.0.downsample | 0.1M |
| layer2.1 | 0.3M |
| layer2.1.conv1 | 65.5K |
| layer2.1.bn1 | 0.3K |
| layer2.1.conv2 | 0.1M |
| layer2.1.bn2 | 0.3K |
| layer2.1.conv3 | 65.5K |
| layer2.1.bn3 | 1.0K |
| layer2.2 | 0.3M |
| layer2.2.conv1 | 65.5K |
| layer2.2.bn1 | 0.3K |
| layer2.2.conv2 | 0.1M |
| layer2.2.bn2 | 0.3K |
| layer2.2.conv3 | 65.5K |
| layer2.2.bn3 | 1.0K |
| layer2.3 | 0.3M |
| layer2.3.conv1 | 65.5K |
| layer2.3.bn1 | 0.3K |
| layer2.3.conv2 | 0.1M |
| layer2.3.bn2 | 0.3K |
| layer2.3.conv3 | 65.5K |
| layer2.3.bn3 | 1.0K |
| layer3 | 7.1M |
| layer3.0 | 1.5M |
| layer3.0.conv1 | 0.1M |
| layer3.0.bn1 | 0.5K |
| layer3.0.conv2 | 0.6M |
| layer3.0.bn2 | 0.5K |
| layer3.0.conv3 | 0.3M |
| layer3.0.bn3 | 2.0K |
| layer3.0.downsample | 0.5M |
| layer3.1 | 1.1M |
| layer3.1.conv1 | 0.3M |
| layer3.1.bn1 | 0.5K |
| layer3.1.conv2 | 0.6M |
| layer3.1.bn2 | 0.5K |
| layer3.1.conv3 | 0.3M |
| layer3.1.bn3 | 2.0K |
| layer3.2 | 1.1M |
| layer3.2.conv1 | 0.3M |
| layer3.2.bn1 | 0.5K |
| layer3.2.conv2 | 0.6M |
| layer3.2.bn2 | 0.5K |
| layer3.2.conv3 | 0.3M |
| layer3.2.bn3 | 2.0K |
| layer3.3 | 1.1M |
| layer3.3.conv1 | 0.3M |
| layer3.3.bn1 | 0.5K |
| layer3.3.conv2 | 0.6M |
| layer3.3.bn2 | 0.5K |
| layer3.3.conv3 | 0.3M |
| layer3.3.bn3 | 2.0K |
| layer3.4 | 1.1M |
| layer3.4.conv1 | 0.3M |
| layer3.4.bn1 | 0.5K |
| layer3.4.conv2 | 0.6M |
| layer3.4.bn2 | 0.5K |
| layer3.4.conv3 | 0.3M |
| layer3.4.bn3 | 2.0K |
| layer3.5 | 1.1M |
| layer3.5.conv1 | 0.3M |
| layer3.5.bn1 | 0.5K |
| layer3.5.conv2 | 0.6M |
| layer3.5.bn2 | 0.5K |
| layer3.5.conv3 | 0.3M |
| layer3.5.bn3 | 2.0K |
| layer4 | 15.0M |
| layer4.0 | 6.0M |
| layer4.0.conv1 | 0.5M |
| layer4.0.bn1 | 1.0K |
| layer4.0.conv2 | 2.4M |
| layer4.0.bn2 | 1.0K |
| layer4.0.conv3 | 1.0M |
| layer4.0.bn3 | 4.1K |
| layer4.0.downsample | 2.1M |
| layer4.1 | 4.5M |
| layer4.1.conv1 | 1.0M |
| layer4.1.bn1 | 1.0K |
| layer4.1.conv2 | 2.4M |
| layer4.1.bn2 | 1.0K |
| layer4.1.conv3 | 1.0M |
| layer4.1.bn3 | 4.1K |
| layer4.2 | 4.5M |
| layer4.2.conv1 | 1.0M |
| layer4.2.bn1 | 1.0K |
| layer4.2.conv2 | 2.4M |
| layer4.2.bn2 | 1.0K |
| layer4.2.conv3 | 1.0M |
| layer4.2.bn3 | 4.1K |
| fc | 2.0M |
| fc.weight | (1000, 2048) |
| fc.bias | (1000,) |
Process finished with exit code 0
その他の使用方法については、元のプロジェクトに移動して使用法のドキュメントを表示できます。