自定义的一个网络模块,为什么使用ptflops, torchstat, thop都算不出来flops,显示的flops都是0
我的模块里面也用到了F.conv2d,但是不知道为什么flops不会被计算
自定义的一个网络模块,为什么使用ptflops, torchstat, thop都算不出来flops,显示的flops都是0
我的模块里面也用到了F.conv2d,但是不知道为什么flops不会被计算
可能的原因是你的自定义网络模块中没有定义forward
函数。这些工具默认会去找forward
函数中的计算过程来计算FLOPs
, 如果forward
函数中没有执行任何计算,那么这些工具就会显示0
。
另外,如果你使用的是自定义的网络模块,而非torch.nn
模块,那么这些工具可能无法正确统计你网络模块的参数量和FLOPs
数量。因为这些工具是基于torch.nn
模块来实现的,如果自定义的网络模块和torch.nn
模块的实现方式不同,那么这些工具可能就不能正确地统计参数和FLOPs
的数量。
建议尝试以下方法:
在自定义的网络模块中定义一个forward
函数,并在forward
函数中执行一些计算,例如卷积、池化等操作。
针对自定义的网络模块,可以尝试使用其他的工具来计算参数量和FLOPs
。例如,可以使用Netron
可视化工具来查看自定义网络模块的参数量和计算图,也可以使用pytorch-summary
库来计算参数量。
确认自定义的网络模块是否支持CUDA。如果自定义模块不支持CUDA,则可能会导致这些工具无法正确计算FLOPs。
如果你使用的是PyTorch 1.6及以上版本,可以尝试使用torch.profiler
模块来查看网络模型的参数量和FLOPs。torch.profiler
是一个用于分析和优化 PyTorch 模型性能的内置模块。它提供了许多有用的分析工具,其中包括计算模型的参数量和FLOPs等信息。你可以使用类似于以下代码来使用torch.profiler
模块计算模型的参数量和FLOPs:
import torch
import torch.profiler as profiler
# 定义一个自定义模型
...
# 使用 profiler 来计算 FLOPs 和参数量
with profiler.profile(profile_memory=True, record_shapes=True) as prof:
model(torch.randn(1, 3, 224, 224))
print(prof.table(sorted_by="cpu_time_total"))
最后,检查一下你的自定义网络模块的实现是否有问题,是否正确地实现了计算图以及前向传递的过程。如果存在错误,也可能导致这些工具无法正确计算FLOPs。
注意一下所使用的工具的版本是否比你的PyTorch版本高,因为不同版本的PyTorch会对计算过程有所改进和优化。如果你使用的工具版本比你的PyTorch版本高,那么可能会影响FLOPs的计算结果。
如果你仍然无法得到正确的FLOPs计算结果,尝试使用其他的FLOPs计算工具。例如,你可以尝试使用TensorFlow提供的tf.profiler
模块,或者使用第三方的开源FLOPs计算库,如Keras FLOPs等。
总之,计算网络模型的FLOPs并不是一件容易的事情,它需要你对深度学习计算过程的细节有一定的了解,并且需要勤奋地进行实验以找到适合自己的方法。希望以上的建议对你有所帮助。