yolov5中flops这个参数在哪看

Question

求问求问yolov5里面怎么看计算量flops这个参数啊，求问

Answer 1

在YOLOv5中，FLOPs是评估深度神经网络计算复杂度的一个指标，表示网络每秒钟能够进行的浮点运算次数。FLOPs的数值越高，说明网络的计算量越大，对于一些资源受限的设备，如手机、嵌入式设备等，选择低FLOPs的模型可能更为合适。
在YOLOv5中，可以通过使用开源的计算工具如thop来计算FLOPs。具体步骤如下：

1. 安装thop计算工具：可以通过pip命令安装，例如在命令行中输入：pip install thop。
2. 在YOLOv5训练完成后，打开pytorch的模型文件，例如yolov5s.pt。
3. 在pytorch中，加载模型可以使用torch.load函数，例如：model = torch.load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))。
4. 使用thop库中的profile函数对模型进行计算：from thop import profile；flops, params = profile(model, input_size=(1, 3, 640, 640))。
5. 最后，输出FLOPs的数值：print('FLOPs: ', flops)。
   需要注意的是，FLOPs的数值可能会受到不同的输入尺寸、网络结构、硬件设备等多方面因素的影响，因此在进行比较时，需要注意比较的前提条件和数据来源是否一致。