• 【paddle】自带模型参数量和计算量统计


    准备使用paddleslim的一些工具,顺便统计一下以便做模型优化时用到。
    测试代码

    import paddle
    import paddle.vision.models as models
    
    sides = [64, 128, 224, 256, 384, 512]
    clses = [10, 100, 1000]
    for side in sides:
        for cls in clses:
            net = models.vgg19(pretrained=False, num_classes=cls)
            # net = models.mobilenet_v1(pretrained=False, scale=1.0, num_classes=1000)
    		# net = models.resnet34(pretrained=False)
            FLOPs = paddle.flops(net, input_size=[1, 3, side, side], print_detail=True)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11

    Resnet18

    Classes64128224256384512
    参数量
    10111912421119124211191242111912421119124211191242
    100112374121123741211237412112374121123741211237412
    1000116991121169911211699112116991121169911211699112
    计算量
    101484590085938191361818559488237525964853443271689501021696
    1001485050885938652161818605568237530572853443732489501067776
    10001489658885943260161819066368237576652853448340489501528576

    Resnet34

    Classes64128224256384512
    参数量
    10213068262130682621306826213068262130682621306826
    100213529962135299621352996213529962135299621352996
    1000218146962181469621814696218146962181469621814696
    计算量
    102996587521198618112367075635247944555521078751795219177805312
    1002997048321198664192367080243247945016321078756403219177851392
    10003001656321199124992367126323247949624321078802483219178312192

    Resnet50

    Classes64128224256384512
    参数量
    10235816422358164223581642235816422358164223581642
    100237660522376605223766052237660522376605223766052
    1000256101522561015225610152256101522561015225610152
    计算量
    103354890241341888512410948710453674864641207681638421469878272
    1003356733441342072832410967142453676707841207700070421470062592
    10003375165441343916032411151462453695139841207884390421471905792

    mobilenet_v1

    Classes64128224256384512
    参数量
    10323911432391143239114323911432391143239114
    100333136433313643331364333136433313643331364
    1000425386442538644253864425386442538644253864
    计算量
    104718284818869760057786316875475660816981882883018992640
    1004727500818878976057795532875484876816982804483019084800
    10004819660818971136057887692875577036816992020483020006400

    vgg13

    Classes64128224256384512
    参数量
    10128991818128991818128991818128991818128991818128991818
    100129360548129360548129360548129360548129360548129360548
    10001037705728133047848133047848133047848133047848133047848
    计算量
    101033650688377579161611316704256147443804163302531993658618710528
    1001034019328377616025611317072896147447490563302568857658619079168
    1000337516544377984665611320759296147484354563302937497658622765568

    vgg16

    Classes64128224256384512
    参数量
    10134301514134301514134301514134301514134301514134301514
    100134670244134670244134670244134670244134670244134670244
    1000138357544138357544138357544138357544138357544138357544
    计算量
    101373495808513517209615479806976201819023364525974425680368798208
    1001373864448513554073615480175616201822709764526011289680369166848
    10001377550848513922713615483862016201859573764526379929680372853248

    vgg19

    Classes64128224256384512
    参数量
    10139611210139611210139611210139611210139611210139611210
    100139979940139979940139979940139979940139979940139979940
    1000143667240143667240143667240143667240143667240143667240
    计算量
    1017133409286494552576196429096962561942425657494168576102118885888
    10017137095686494921216196432783362561979289657494537216102119254528
    100017173959686498607616196469647362562347929657498223616102122940928
  • 相关阅读:
    Java基础 - 9 - 集合进阶(二)
    白鲸开源 DataOps 平台加速数据分析和大模型构建
    【opencv-c++】FastLineDetector快速线段检测器
    linux服务器内服务访问域名Name or service not know
    AndroidT(13) -- natvie LOG 输出的实现(三)
    java基于springboot中小企业合同管理系统
    React Swiper.js使用(详细版)3D聚焦特效,自定义导航按钮等
    windows 中, bash: conda: command not found(已解决)
    OneFlow如何做静态图的算子对齐任务
    配置OSPF特殊区域
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/tfcy694/article/details/127926285