flops-counter.pytorch

神经网络运算量与参数计算工具

ptflops 神经网络 pytorch 计算复杂度参数计数 Github 开源项目

该工具用于计算神经网络中的理论乘法加法运算量，以及参数数量和逐层计算成本。工具支持两个后端：pytorch和aten。aten后端覆盖更多模型架构，而pytorch后端更适合CNN分析。通过设置verbose参数，可以获取未纳入复杂度计算的操作信息，通过ignore_modules选项则可以忽略特定模块，适用于研究用途。适用于Pytorch版本2.0及以上。

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介绍相关项目

calculate-flops.pytorch - 神经网络模型计算工具：FLOPs、MACs和参数量分析

FLOPs计算GithubHugging Facecalflops大语言模型开源项目神经网络

calflops是一款专为神经网络模型设计的计算工具，可分析各类模型的FLOPs、MACs和参数量。支持线性、CNN、RNN、GCN和Transformer等模型，以及基于PyTorch的自定义模型。工具能详细展示每个子模块的计算数据及占比，有助于深入了解模型性能。对大型语言模型的分析尤为出色，并与Hugging Face平台无缝对接。

torch-scan - PyTorch模型分析和性能评估工具

GithubPyTorch开源项目性能评估模型分析深度学习神经网络

torch-scan是一个专门用于PyTorch模型分析的开源工具。它提供详细的模型结构信息,包括参数数量、FLOPs、MACs和内存使用等指标。支持分析嵌套复杂架构,可估算卷积网络感受野。该工具帮助开发者深入了解和优化PyTorch模型,适用于模型分析和性能评估。

pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具

CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析

pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。

pytorch-summary - PyTorch模型总结和可视化工具

CNNGithubKerasPyTorchtorchinfo开源项目模型可视化

pytorch-summary提供类似Keras的model.summary()功能，帮助在PyTorch中可视化和调试模型。用户可以通过pip安装或从GitHub克隆获取，轻松查看模型参数和结构，支持多种输入格式。适用于各种神经网络模型，包括CNN和VGG16，支持计算模型大小和内存需求。该工具基于MIT许可，并由社区贡献者支持和启发。

flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具

FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络

FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具，通过简单的接口实现特征可视化技术，如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型，有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用，为深入分析神经网络提供了便捷途径。

gpu_poor - LLM运行所需GPU内存及每秒处理Token数计算工具

该工具计算GPU/CPU运行任意LLM所需的内存和每秒处理的Token数，并提供详细的训练和推理内存分配。支持多种量化及推理框架，适用于评估GPU运行特定LLM的能力、调整量化方式及优化GPU内存使用。

neuraloperator - 用于在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库

Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目

neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习，包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射，并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南，并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。

torchinfo - 高级模型结构查看工具，适用于PyTorch

APIGithubPyTorchTensorflowmodel summarytorchinfo开源项目

Torchinfo 提供了类似 TensorFlow `model.summary()` API 的功能，可视化和调试 PyTorch 模型。支持包括 RNN 和 LSTM 在内的多种层，并返回 ModelStatistics 对象。项目拥有简洁界面、多种自定义选项和详细文档，适用于 Jupyter Notebook 和 Google Colab，且经过综合单元测试和代码覆盖测试验证。

fvcore - FAIR开发的轻量级计算机视觉库提供核心共享功能

FAIRGithubPyTorchfvcore开源项目深度学习计算机视觉

fvcore是FAIR开发的轻量级计算机视觉库，为多个框架提供核心共享功能。它包含常用PyTorch组件、FLOP计数工具、参数计数、BatchNorm统计重计算和超参数调度器等特性。该库支持Detectron2、PySlowFast和ClassyVision等项目，所有组件经过严格测试，兼容Python 3.6+和PyTorch环境。

the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等

GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络

详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。

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