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Muyun99
2021-04-14

如何计算一个模型的FPS,Params,GFLOPs

# 关于FPS,GFLOPs 以及 Params 的解释

衡量一个模型是否轻量,常常使用这三个指标:FPS,GFLOPs,Params(M)

  • FPS: frames per second,即:每秒帧数,用于衡量模型的实时性能
  • GFLOPs: 是G floating point operations的缩写(s表复数),即:10亿次浮点运算,用于衡量模型的计算量
  • Params(M): 是 Parameters,即:参数量,用于衡量模型的复杂度

其中flops是容易产生歧义的,解释如下,参考 chen liu的回答 (opens new window)

  • FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
  • FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。
  • 1 GFLOPs = 10^9 FLOPs 即:10亿次浮点运算

# 计算模型的参数量和GFLOPS

参考代码:

  • https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter
  • https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch

# 如何准确的计算一个模型的FPS?

res = []
for id, (data, depth, img_name, img_size) in enumerate(test_loader):
    torch.cuda.synchronize()
    start = time.time()
    predict= model_rgb(inputs, depth)  # 有待修改
    torch.cuda.synchronize()
    end = time.time()
    res.append(end-start)
time_sum = 0
for i in res:
    time_sum += i
print("FPS: %f"%(1.0/(time_sum/len(res))))

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上次更新: 2021/08/02, 21:04:52
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