calflops: 一个用于计算神经网络FLOPs和参数的工具

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简介

这个工具(calflops)旨在计算各种神经网络的理论FLOPs(浮点运算次数)、MACs(乘加运算次数)和参数数量，适用于线性层、CNN、RNN、GCN、Transformer(如Bert、LlaMA等大型语言模型)，甚至包括任何基于PyTorch实现的自定义模型，只要使用了torch.nn.function.*。同时，该工具支持打印模型每个子模块的FLOPS、参数计算值和比例，方便用户了解模型各部分的性能消耗。

最新消息，calflops已在Huggingface Space上推出了一个工具，可以更方便地计算🤗Huggingface平台模型的FLOPS。欢迎使用：https://huggingface.co/spaces/MrYXJ/calculate-model-flops

对于大语言模型，这可能是最简单的FLOPs计算工具，对huggingface平台的模型非常方便。你可以使用calflops.calculate_flops_hf(model_name)，通过huggingface模型中的model_name来计算模型FLOPs，而无需在本地下载整个模型权重。注意，这种方法要求模型支持在meta设备上创建空模型进行推理。

from calflops import calculate_flops_hf

model_name = "meta-llama/Llama-2-7b"
access_token = "..." # 用于使用llama2的访问令牌
flops, macs, params = calculate_flops_hf(model_name=model_name, access_token=access_token) # 默认输入形状：(1, 128)
print("%s FLOPs:%s  MACs:%s  Params:%s \n" %(model_name, flops, macs, params))

如果模型无法在meta设备上推理，你只需要将大语言模型对应的tokenizer分配给参数transformers_tokenizer并传入calflops.calculate_flops()函数，它将自动帮你构建大小为input_shape的模型输入数据。或者，你也可以传入你自己构建的需要多个数据输入的模型输入数据。

此外，这个包的实现过程受到了ptflops、deepspeed、hf accelerate库的启发，感谢他们的杰出工作，这些都是非常优秀的项目。同时，这个包也在它们的基础上改进了一些方面来计算FLOPs。

如何安装

安装最新版本

从PyPI安装：

pip install --upgrade calflops

你也可以从https://pypi.org/project/calflops/下载最新的`calflops-*-py3-none-any.whl`文件

pip install calflops-*-py3-none-any.whl

如何使用calflops

示例

CNN模型

如果模型只有一个输入，你只需要通过参数input_shape设置模型输入大小，它可以自动生成随机模型输入来完成计算：

from calflops import calculate_flops
from torchvision import models

model = models.alexnet()
batch_size = 1
input_shape = (batch_size, 3, 224, 224)
flops, macs, params = calculate_flops(model=model, 
                                      input_shape=input_shape,
                                      output_as_string=True,
                                      output_precision=4)
print("Alexnet FLOPs:%s   MACs:%s   Params:%s \n" %(flops, macs, params))
#Alexnet FLOPs:4.2892 GFLOPS   MACs:2.1426 GMACs   Params:61.1008 M

如果模型有多个输入，请使用参数args或kargs，如下面的Transformer模型所示。

通过模型名称计算Huggingface模型（在线）

无需将整个模型参数权重下载到本地，只需通过模型名称就可以测试huggingface平台上的任何开源大模型。

from calflops import calculate_flops_hf

batch_size, max_seq_length = 1, 128
model_name = "baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat"

flops, macs, params = calculate_flops_hf(model_name=model_name, input_shape=(batch_size, max_seq_length))
print("%s FLOPs:%s  MACs:%s  Params:%s \n" %(model_name, flops, macs, params))

你也可以使用huggingface平台的这个模型链接来计算其FLOPs。

from calflops import calculate_flops_hf

batch_size, max_seq_length = 1, 128
model_name = "https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat" # THUDM/glm-4-9b-chat
flops, macs, params = calculate_flops_hf(model_name=model_name, input_shape=(batch_size, max_seq_length))
print("%s FLOPs:%s  MACs:%s  Params:%s \n" %(model_name, flops, macs, params))

------------------------------------- 计算Flops结果 -------------------------------------
符号说明：
参数数量(Params)，乘加运算次数(MACs)，
浮点运算次数(FLOPs)，每秒浮点运算次数(FLOPS)，
前向FLOPs(模型前向传播FLOPs)，反向FLOPs(模型反向传播FLOPs)，
默认模型反向传播计算量是前向传播的2.00倍。

总训练参数：                                                  9.4 B
前向MACs：                                                    1.12 TMACs
前向FLOPs：                                                   2.25 TFLOPS
前向+反向MACs：                                               3.37 TMACs
前向+反向FLOPs：                                              6.74 TFLOPS

-------------------------------- 详细计算FLOPs结果 --------------------------------
每个模块计算结果按以下顺序列出：
参数，总参数百分比，MACs，总MACs百分比，FLOPS，总FLOPs百分比

注意：1. 一个模块可以有torch.nn.module或torch.nn.functional来计算logits（例如CrossEntropyLoss）。
 它们在calflops中不被计为子模块，也不会被打印出来。但它们构成了父模块的MACs与其子模块总和之间的差异。
2. 浮点运算次数是理论估计，因此使用它计算的FLOPS可能大于系统最大吞吐量。
ChatGLMForConditionalGeneration(
  94亿参数 = 100%参数，1.12万亿MACs = 100% MACs，2.25万亿FLOPS = 50% FLOPs
  (transformer): ChatGLMModel(
    94亿参数 = 100%参数，1.12万亿MACs = 100% MACs，2.25万亿FLOPS = 50% FLOPs
    (embedding): Embedding(
      6.2076亿参数 = 6.6%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs
      (word_embeddings): Embedding(6.2076亿参数 = 6.6%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs，151552，4096)
    )
    (rotary_pos_emb): RotaryEmbedding(0 = 0%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs)
    (encoder): GLMTransformer(
      81.6亿参数 = 86.79%参数，1.04万亿MACs = 92.93% MACs，2.09万亿FLOPS = 46.46% FLOPs
      (layers): ModuleList(
        (0-39): 40 x GLMBlock(
          2.0396亿参数 = 2.17%参数，26.11亿MACs = 2.32% MACs，52.21亿FLOPS = 1.16% FLOPs
          (input_layernorm): RMSNorm(4100参数 = 0%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs)
          (self_attention): SelfAttention(
            3566万参数 = 0.38%参数，4.56亿MACs = 0.41% MACs，9.13亿FLOPS = 0.2% FLOPs
            (query_key_value): Linear(1888万参数 = 0.2%参数，2.42亿MACs = 0.22% MACs，4.83亿FLOPS = 0.11% FLOPs，in_features=4096，out_features=4608，bias=True)
            (core_attention): CoreAttention(
              0 = 0%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs
              (attention_dropout): Dropout(0 = 0%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs，p=0.0，inplace=False)
            )
            (dense): Linear(1678万参数 = 0.18%参数，2.15亿MACs = 0.19% MACs，4.29亿FLOPS = 0.1% FLOPs，in_features=4096，out_features=4096，bias=False)
          )
          (post_attention_layernorm): RMSNorm(4100参数 = 0%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs)
          (mlp): MLP(
            1.683亿参数 = 1.79%参数，21.54亿MACs = 1.92% MACs，43.09亿FLOPS = 0.96% FLOPs
            (dense_h_to_4h): Linear(1.122亿参数 = 1.19%参数，14.36亿MACs = 1.28% MACs，28.72亿FLOPS = 0.64% FLOPs，in_features=4096，out_features=27392，bias=False)
            (dense_4h_to_h): Linear(5610万参数 = 0.6%参数，7.18亿MACs = 0.64% MACs，14.36亿FLOPS = 0.32% FLOPs，in_features=13696，out_features=4096，bias=False)
          )
        )
      )
      (final_layernorm): RMSNorm(4100参数 = 0%参数，0 MACs = 0% MACs，0 FLOPS = 0% FLOPs)
    )
    (output_layer): Linear(6.2076亿参数 = 6.6%参数，79.46亿MACs = 7.07% MACs，158.91亿FLOPS = 3.54% FLOPs，in_features=4096，out_features=151552，bias=False)
  )
)

有些模型使用需要先申请，你只需要通过access_token传入申请后的令牌即可计算其FLOPs。

[图片]

from calflops import calculate_flops_hf

batch_size, max_seq_length = 1, 128
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b"
access_token = "" # 你使用llama2的申请令牌

flops, macs, params = calculate_flops_hf(model_name=model_name,
                                         access_token=access_token,
                                         input_shape=(batch_size, max_seq_length))
print("%s FLOPs:%s  MACs:%s  Params:%s \n" %(model_name, flops, macs, params))

### Transformer模型(本地)

与CNN模型相比，如果你想使用input_shape参数让calflops自动生成输入数据，Transformer模型应该通过transformer_tokenizer参数传入相应的分词器。

# Transformers模型，如bert。
from calflops import calculate_flops
from transformers import AutoModel
from transformers import AutoTokenizer

batch_size, max_seq_length = 1, 128
model_name = "hfl/chinese-roberta-wwm-ext/"
model_save = "../pretrain_models/" + model_name
model = AutoModel.from_pretrained(model_save)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_save)

flops, macs, params = calculate_flops(model=model, 
                                      input_shape=(batch_size,max_seq_length),
                                      transformer_tokenizer=tokenizer)
print("Bert(hfl/chinese-roberta-wwm-ext) FLOPs:%s   MACs:%s   Params:%s \n" %(flops, macs, params))
#Bert(hfl/chinese-roberta-wwm-ext) FLOPs:67.1 GFLOPS   MACs:33.52 GMACs   Params:102.27 M 

如果你想使用自己生成的特定数据来计算FLOPs，可以使用args或kwargs参数，这种情况下input_shape参数不能再被赋值传入。以下是一个例子，可以看出相比使用transformer_tokenizer参数，这种方式不太方便。

# Transformers模型，如bert。
from calflops import calculate_flops
from transformers import AutoModel
from transformers import AutoTokenizer

batch_size, max_seq_length = 1, 128
model_name = "hfl/chinese-roberta-wwm-ext/"
model_save = "/code/yexiaoju/generate_tags/models/pretrain_models/" + model_name
model = AutoModel.from_pretrained(model_save)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_save)

text = ""
inputs = tokenizer(text,
                   add_special_tokens=True, 
                   return_attention_mask=True,
                   padding=True,
                   truncation="longest_first",
                   max_length=max_seq_length)

if len(inputs["input_ids"]) < max_seq_length:
    apply_num = max_seq_length-len(inputs["input_ids"])
    inputs["input_ids"].extend([0]*apply_num)
    inputs["token_type_ids"].extend([0]*apply_num)
    inputs["attention_mask"].extend([0]*apply_num)
    
inputs["input_ids"] = torch.tensor([inputs["input_ids"]])
inputs["token_type_ids"] = torch.tensor([inputs["token_type_ids"]])
inputs["attention_mask"] = torch.tensor([inputs["attention_mask"]])
flops, macs, params = calculate_flops(model=model,
                                      kwargs = inputs,
                                      print_results=False)
print("Bert(hfl/chinese-roberta-wwm-ext) FLOPs:%s   MACs:%s   Params:%s \n" %(flops, macs, params))
#Bert(hfl/chinese-roberta-wwm-ext) FLOPs:22.36 GFLOPS   MACs:11.17 GMACs   Params:102.27 M

大型语言模型

在线

from calflops import calculate_flops_hf

batch_size, max_seq_length = 1, 128
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b"
access_token = "" # 使用llama的应用程序访问令牌

flops, macs, params = calculate_flops_hf(model_name=model_name,
                                         access_token=access_token,
                                         input_shape=(batch_size, max_seq_length))
print("%s FLOPs:%s  MACs:%s  Params:%s \n" %(model_name, flops, macs, params))

本地

注意这里tokenizer必须与llm模型对应,因为llm tokenizer的处理过程可能不同。

#大型语言模型,如llama2-7b。
from calflops import calculate_flops
from transformers import LlamaTokenizer
from transformers import LlamaForCausalLM

batch_size, max_seq_length = 1, 128
model_name = "llama2_hf_7B"
model_save = "../model/" + model_name
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_save)
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_save)
flops, macs, params = calculate_flops(model=model,
                                      input_shape=(batch_size, max_seq_length),
                                      transformer_tokenizer=tokenizer)
print("Llama2(7B) FLOPs:%s   MACs:%s   Params:%s \n" %(flops, macs, params))
#Llama2(7B) FLOPs:1.7 TFLOPS   MACs:850.00 GMACs   Params:6.74 B

显示每个子模块的FLOPs、MACs、Params结果

calflops提供了更详细的模型FLOPs计算信息显示。通过设置参数print_result=True(默认为True),模型的flops将在终端或jupyter界面打印出来。

print_results

同时,通过设置参数print_detailed=True(默认为True),calflops支持显示整个模型中每个子模块的FLOPs、MACs和参数的计算结果和比例,方便查看整个模型中计算消耗最大的部分。

print_detailed

calflops的API

calflops.calculate_flops()

from calflops import calculate_flops

def calculate_flops(model,
                    input_shape=None,
                    transformer_tokenizer=None,
                    args=[],   
                    kwargs={},
                    forward_mode="forward",
                    include_backPropagation=False,
                    compute_bp_factor=2.0,         
                    print_results=True,
                    print_detailed=True,
                    output_as_string=True,
                    output_precision=2,
                    output_unit=None,
                    ignore_modules=None):
    
    """返回模型的总浮点运算次数、MACs和参数数量。

    参数:
        model ([torch.nn.Module]): 输入的模型必须是PyTorch模型。
        input_shape (tuple, 可选): 模型的输入形状。如果args和kwargs为空,则模型将以此形状的张量作为唯一的位置参数。默认为[]。
        transformers_tokenizer (None, 可选): 如果模型类型是transformers且args、kwargs为空,则必须指定Transformers Tokenizer。默认为None。
        args (list, 可选): 模型的位置参数列表,例如bert输入参数为[input_ids, token_type_ids, attention_mask]。默认为[]。
        kwargs (dict, 可选): 模型的关键字参数字典,例如bert输入kwargs为{'input_ids': ..., 'token_type_ids':..., 'attention_mask':...}。默认为{}。
        forward_mode (str, 可选): 确定模型推理的模式,默认为'forward'。如果模型推理使用model.generate(),则使用'generate'。
        include_backPropagation (bool, 可选): 决定最终返回的FLOPs计算是否包括反向传播的计算。
        compute_bp_factor (float, 可选): 模型反向传播是前向传播计算的倍数。默认为2。
        print_results (bool, 可选): 是否打印模型概况。默认为True。
        print_detailed (bool, 可选): 是否打印详细的模型概况。默认为True。
        output_as_string (bool, 可选): 是否将输出打印为字符串。默认为True。
        output_precision (int, 可选): 如果output_as_string为True,则输出保留的小数位数。默认为2。
        output_unit (str, 可选): 用于输出结果值的单位,如T、G、M和K。默认为None,即输出单位由值决定。
        ignore_modules ([type], 可选): 在分析过程中要忽略的模块列表。默认为None。

calflops.calculate_flops_hf()

def calculate_flops_hf(model_name,
                       input_shape=None,
                       library_name="transformers",
                       trust_remote_code=True,
                       access_token="",
                       forward_mode="forward",
                       include_backPropagation=False,
                       compute_bp_factor=2.0,
                       print_results=True,
                       print_detailed=True,
                       output_as_string=True,
                       output_precision=2,
                       output_unit=None,
                       ignore_modules=None):
    
    """返回模型的总浮点运算次数、MACs和参数数量。
参数：
model_name (str)：Hugging Face平台上的模型名称 https://huggingface.co/models，如meta-llama/Llama-2-7b、baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat等。
input_shape (tuple, 可选)：模型的输入形状。如果args和kwargs为空，模型将以此形状的张量作为唯一的位置参数。默认为[]。
trust_remote_code (bool, 可选)：是否信任远程库中的模型结构代码。
access_token (str, 可选)：某些模型需要申请访问令牌，如meta llama2等。
forward_mode (str, 可选)：确定模型推理的模式，默认为'forward'。如果模型推理使用model.generate()，则使用'generate'。
include_backPropagation (bool, 可选)：决定最终返回的FLOPs计算是否包括反向传播的计算。
compute_bp_factor (float, 可选)：模型反向传播是前向传播计算的倍数。默认为2。
print_results (bool, 可选)：是否打印模型概况。默认为True。
print_detailed (bool, 可选)：是否打印详细的模型概况。默认为True。
output_as_string (bool, 可选)：是否将输出打印为字符串。默认为True。
output_precision (int, 可选)：如果output_as_string为True，输出保留的小数位数。默认为2。
output_unit (str, 可选)：用于输出结果值的单位，如T、G、M和K。默认为None，即输出单位根据值决定。
ignore_modules ([type], 可选)：在分析过程中要忽略的模块列表。默认为None。

示例：
.. code-block:: python
from calflops import calculate_flops_hf

batch_size = 1
max_seq_length = 128
model_name = "baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat"
flops, macs, params = calculate_flops_hf(model_name=model_name,
                                        input_shape=(batch_size, max_seq_length))
print("%s FLOPs:%s  MACs:%s  Params:%s \n" %(model_name, flops, macs, params))

返回：
模型的浮点运算次数、乘加运算次数（MACs）和参数数量。

def generate_transformer_input(model_tokenizer, input_shape, device): """自动生成transformer模型输入格式的数据。

参数：
    input_shape (tuple)：transformers模型输入形状：(batch_size, seq_len)。
    tokenizer (transformer.model.tokenization)：transformers模型的tokenization.tokenizer。

返回：
    dict：transformers模型输入的数据格式，是一个包含'input_ids'、'attention_mask'、'token_type_ids'等的字典。
"""


## 常见模型FLOPs计算

### 大型语言模型
输入数据格式：batch_size=1, seq_len=128

- fwd FLOPs：模型前向传播的FLOPs

- bwd + fwd FLOPs：模型前向和反向传播的FLOPs

此外，请注意fwd + bwd不包括模型参数激活重计算的损失计算，如果结果想包括激活重计算，只需将fwd FLOPs的结果乘以4即可（根据论文：https://arxiv.org/pdf/2205.05198.pdf），在calflops中，你可以轻松设置参数```computer_bp_factor=3```来使结果包括激活重计算。

模型         | 输入形状 | 参数量(B) | 总参数量 | 前向FLOPs(G) | 前向MACs(G) | 前向+反向FLOPs(G) | 前向+反向MACs(G)  | 
---           |---          |---       |---          |---         |---       |---        |--- 
bloom-1b7     |(1,128)      | 1.72B    | 1722408960  | 310.92     | 155.42   | 932.76    | 466.27
bloom-7b1     |(1,128)      | 7.07B    | 7069016064  | 1550.39    | 775.11   | 4651.18   | 2325.32
bloomz-1b7    |(1,128)      | 1.72B    | 1722408960  | 310.92     | 155.42   | 932.76    | 466.27
baichuan-7B   |(1,128)      | 7B       | 7000559616  | 1733.62    | 866.78   | 5200.85   | 2600.33
chatglm-6b    |(1,128)      | 6.17B    | 6173286400  | 1587.66    | 793.75   | 4762.97   | 2381.24
chatglm2-6b   |(1,128)      | 6.24B    | 6243584000  | 1537.68    | 768.8    | 4613.03   | 2306.4 
Qwen-7B       |(1,128)      | 7.72B    | 7721324544  | 1825.83    | 912.88   | 5477.48   | 2738.65
llama-7b      |(1,128)      | 6.74B    | 6738415616  | 1700.06    | 850      | 5100.19   | 2550
llama2-7b     |(1,128)      | 6.74B    | 6738415616  | 1700.06    | 850      | 5100.19   | 2550   
llama2-7b-chat |(1,128)     | 6.74B    | 6738415616  | 1700.06    | 850      | 5100.19   | 2550
chinese-llama-7b | (1,128)  | 6.89B    | 6885486592  | 1718.89    | 859.41   |5156.67   | 2578.24
chinese-llama-plus-7b| (1,128) | 6.89B | 6885486592  | 1718.89    | 859.41   |5156.67   | 2578.24
EleutherAI/pythia-1.4b | (1,128) | 1.31B | 1311625216  | 312.54    | 156.23   |937.61   | 468.69
EleutherAI/pythia-12b | (1,128) | 11.59B | 11586549760  | 2911.47    | 1455.59   | 8734,41 | 4366.77
moss-moon-003-sft |(1,128) | 16.72B  | 16717980160 |  4124.93    | 2062.39  |  12374.8  | 6187.17
moss-moon-003-sft-plugin |(1,128) | 16.06B  | 16060416000 |  3956.62    | 1978.24  |   11869.9  | 5934.71
从上表中我们可以得出一些简单有趣的结论：
- 在相同规模的模型中，chatglm2-6b的模型参数更小，FLOPs也更小，在速度性能方面有一定优势。
- llama1-7b、llama2-7b和llama2-7b-chat模型的参数完全没有变化，FLOPs保持一致。符合meta在其llama2报告中描述的7b模型结构没有改变，主要区别在于增加了训练数据量。
- 同样，从表中可以看出，chinese-llama-7b和chinese-llama-plus-7b的数据也符合cui的报告，只是增加了更多中文数据进行训练，模型结构和参数没有改变。

- ......

更多模型的FLOPs将陆续更新，请参见GitHub [calculate-flops.pytorch](https://github.com/MrYxJ/calculate-flops.pytorch)

### Bert

输入数据格式：batch_size=1，seq_len=128

模型 | 输入形状 | 参数量(M) | 总参数量 | 前向FLOPs(G) | 前向MACs(G) | 前向+后向FLOPs(G) | 前向+后向MACs(G)  
--- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
hfl/chinese-roberta-wwm-ext | (1,128) | 102.27M | 102267648 | 22.363 | 11.174 | 67.089 | 33.523   
......

你可以使用calflops来计算更多基于bert的不同transformer模型，期待在此表格中更新。

## 基准测试
### [torchvision](https://pytorch.org/docs/1.0.0/torchvision/models.html)

输入数据格式：batch_size = 1，实际输入形状 = (1, 3, 224, 224)

注意：表中的FLOPs仅考虑了模型前向传播的计算，**Total**指不带单位缩写的总数值表示。

模型 | 输入分辨率 | 参数量(M) | 总参数量 | FLOPs(G) | 总FLOPs | Macs(G) | 总Macs 
--- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
alexnet | 224x224 | 61.10 | 61100840 | 1.43 | 1429740000 | 741.19 | 7418800000
vgg11 | 224x224 | 132.86 | 132863000 | 15.24 | 15239200000 | 7.61 | 7609090000
vgg13 | 224x224 | 133.05 | 133048000 | 22.65 | 22647600000 | 11.31 | 11308500000
vgg16 | 224x224 | 138.36 | 138358000 | 30.97 | 30973800000 | 15.47 | 15470300000
vgg19 | 224x224 | 143.67 | 143667000 | 39.30 | 39300000000 | 19.63 | 19632100000
vgg11_bn | 224x224 | 132.87 | 132869000 | 15.25 | 15254000000 | 7.61 | 7609090000
vgg13_bn | 224x224 | 133.05 | 133054000 | 22.67 | 22672100000 | 11.31 | 11308500000
vgg16_bn | 224x224 | 138.37 | 138366000 | 31.00 | 31000900000 | 15.47 | 15470300000
vgg19_bn | 224x224 | 143.68 | 143678000 | 39.33 | 39329700000 | 19.63 | 19632100000
resnet18 | 224x224 | 11.69 | 11689500 | 3.64 | 3636250000 | 1.81 | 1814070000
resnet34 | 224x224 | 21.80 | 21797700 | 7.34 | 7339390000 | 3.66 | 3663760000
resnet50 | 224x224 | 25.56 | 25557000 | 8.21 | 8211110000 | 4.09 | 4089180000
resnet101 | 224x224 | 44.55 | 44549200 | 15.65 | 15690900000 | 7.80 | 7801410000
resnet152 | 224x224 | 60.19 | 60192800 | 23.09 | 23094300000 | 11.51 | 11513600000
squeezenet1_0 | 224x224 | 1.25 | 1248420 | 1.65 | 1648970000 | 0.82 | 818925000
squeezenet1_1 | 224x224 | 1.24 | 1235500 | 0.71 | 705014000 | 0.35 | 349152000
densenet121 | 224x224 | 7.98 | 7978860 | 5.72 | 5716880000 | 2.83 | 2834160000
densenet169 | 224x224 | 14.15 | 14195000 | 6.78 | 6778370000 | 3.36 | 3359840000
densenet201 | 224x224 | 20.01 | 20013900 | 8.66 | 8658520000 | 4.29 | 4291370000
densenet161 | 224x224 | 28.68 | 28681000 | 15.55 | 1554650000 | 7.73 | 7727900000
inception_v3 | 224x224 | 27.16 | 27161300 | 5.29 | 5692390000 | 2.84 | 2837920000

感谢@[zigangzhao-ai](https://github.com/zigangzhao-ai)使用```calflops```统计torchvision表格。

你也可以将torchvision的FLOPs计算结果与另一个优秀工具进行比较：[ptflops readme.md](https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch/)。

## 联系作者

作者：[MrYXJ](https://github.com/MrYxJ/)

邮箱：yxj2017@gmail.com