本文主要是介绍fvcore库的一些功能和使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
目录
一、安装fvcore库
二、使用
fvcore
是Facebook开源的一个轻量级的核心库,它提供了各种计算机视觉框架中常见且基本的功能。其中就包括了统计模型的参数以及FLOPs等。
项目地址:fvcore
一、安装fvcore库
pip install fvcore
二、使用
1、计算模型的参数数量以及FLOPs
下面以resnet50为示例:
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))
这篇关于fvcore库的一些功能和使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!