前言 这篇翻译是对 https://www.deepspeed.ai/tutorials/pytorch-profiler/ 和 https://www.deepspeed.ai/tutorials/flops-profiler...DeepSpeed中使用PyTorch Profiler工具（https://pytorch.org/blog/introducing-pytorch-profiler-the-new-and-improved-performance-tool...更多的细节可以参考（https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/profiler_recipe.html#pytorch-profiler） Profile...与计算PyTorch Op的flops的PyTorch分析器不同，DeepSpeed Flops分析器测量模型中模块内部的flops，并为用户提供关于模型执行的更多洞察。...flops估计部分受到ptflops（https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch）的启发，主要区别在于，DeepSpeed Flops分析器不仅支持直接在模块级别进行
深度学习框架FLOPs的概念Floating point operations即：浮点运算数量 Paper里比较流行的单位是GFLOPs1 GFLOPs = 10^9 FLOPs即：10亿次浮点运算2....深度学习框架FLOPs的组成1....计算FLOPs的代码或包因为无人驾驶车载板子对模型复杂度有要求今天在Github上找了一下午代码（基于Pytorch）终于找到一个既傻瓜又好用的！！！示例代码(以VGG16为例)：?...不仅输出了整个框架的复杂度Flops: 15.5 x 10^9 次浮点运算 Params: 138.36 百万个参数4. 常用框架的复杂度?
近日，GitHub 开源了一个小工具，它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数（FLOPs）。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。...因此，PyTorch-OpCounter 这种能直接统计 FLOPs 的工具还是非常有吸引力的。...PyTorch-OpCounter GitHub 地址：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter OpCouter PyTorch-OpCounter 的安装和使用都非常简单...对于 torchvision 中自带的模型，Flops 统计通过以下几行代码就能完成： from torchvision.models import resnet50 from thop import...flops: 2914598912.0 parameters: 7978856.0 OpCouter 是怎么算的 我们可能会疑惑，OpCouter 到底是怎么统计的浮点运算数。
卷积操作的参数量和FLOPs 这里首先需要辨析一个概念就是FLOPs和FLOPS可以看到简写的差别仅仅是一个字母大小写的区别。 ...FLOPS(floating-point operations per second)，这个缩写长这个样子确实也很奇怪，大致概念就是指每秒浮点数运算次数，最后一个S是秒(second)的缩写，是计组中的概念...FLOPs(floating-point operations)，一旦s变为小写，就表示复数的概念，就是浮点数运算次数，这就和计算量相关了，和卷积或者其他算法联系起来基本上就表示计算次数，可用来衡量操作的复杂程度...衡量计算量除了FLOPs外还有一种概念是求MACs(Multiply Accumulate)乘积累加运算次数，一次乘积，然后把这个乘积和另外一个数求和就叫一次MAC，显然与上面计算结果的关系就在于是否要乘
然后是EfficientNet很低的FLOPs却伴随着较高的推理时间，比如B3版本的FLOPs不到ResNet50的一半，推理速度却是ResNet50的两倍。...今天主要谈一下FLOPs与模型推理速度的关系，为什么有些模型FLOPs很低，以EfficientNet为代表，其推理速度却很慢。 首先感谢飞哥的科普： 大部分时候，对于GPU，算力瓶颈在于访存带宽。...同时在feature的空间位置上逐元素重复，总的FLOPs为：3*3*10000*56*56。卷积核参数总量为：3*3*1*10000。 可以看到，两个layer的FLOPs和参数量完全相同。...因此EfficientNet可以声称自己是低FLOPs，但不得不说，这是一种“FLOPs假象”。...同时略“讽刺”的是，同等FLOPs情况下，RegNet跟EfficientNet比较“推理速度”，确实提升了5倍，但这其实相当于利用depthwise卷积低FLOPs高数据访存量的弱点，反过来打EfficientNet
近日，GitHub 开源了一个小工具，它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数（FLOPs）。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。...因此，PyTorch-OpCounter 这种能直接统计 FLOPs 的工具还是非常有吸引力的。...PyTorch-OpCounter GitHub 地址：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter OpCouter PyTorch-OpCounter 的安装和使用都非常简单...flops: 2914598912.0 parameters: 7978856.0 OpCouter 是怎么算的 我们可能会疑惑，OpCouter 到底是怎么统计的浮点运算数。...今日深度推荐 爱奇艺短视频分类技术解析 CVPR 2019提前看：少样本学习专题 万字综述，核心开发者全面解读PyTorch内部机制
分享一篇新出的 CVPR 2021 轻量级网络论文 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network ，大名鼎...
即使工厂的规模（FLOPS）增加了一倍，如果带宽不能同步提升，那性能也不会增加一倍。 关于FLOPS还有一个补充。...但在这种情况下，归一化和点式运算实际上比矩阵乘法运算少了250倍的FLOPS和700倍的FLOPS。...以一个PyTorch函数为例，并用融合编译器对其进行基准测试，然后就可以计算出不同的重复值所达到的FLOPS和内存带宽。...衡量计算约束程度的一个常见方法是，将你实现的FLOPS作为峰值FLOPS的一个百分比作为指标。如果实现了峰值FLOPS的80%，那就说明计算资源利用的比较充分，其余的时间可能是花在内存带宽上了。...这也意味着，在Python可以执行一个FLOP的时间里，A100可以运行975万FLOPS。 像PyTorch这样的框架在进入实际内核之前也有很多层调度。
例如，当模型花费大量时间进行内存到 GPU 的转移的时候（也就是内存带宽紧张的时候），增加 GPU 的 FLOPS 就不管用。...，就可以计算每个 repeat 值的 FLOPS 和内存带宽。...一开始 FLOPS 的值是 0.2 teraflops。...衡量计算受限程度的一种常用方法是计算实际 FLOPS 与峰值 FLOPS 的百分比。 然而，除了内存带宽成本之外，还有一件事可能会导致 GPU 无法丝滑运行。...这意味着 Python 执行单次 FLOP 的时间，A100 可能已经运行了 975 万次 FLOPS。
PyTorch不同算子类别在FLOPS与运行时的占比 即便在 2018 年，纯计算密集型的工作负载占了 FLOPS 的 99.8%的时候，在运行时的占比也只有 61%。...如果不进行大量优化的话，A100 的 FLOPS 利用率往往非常低。FLOPS 利用率衡量的是训练模型所需的 FLOPS 总算量 与 GPU 在模型训练时间内可以计算的理论 FLOPS 之比。...即便经过首席研究人员进行了大量优化，FLOPS 利用率能做到 60% 也被认为是大型语言模型训练很高的利用率了。...在这种情况下，避开 GPU 的各种非计算的包袱，去支持更高 FLOPS 以及更严格的编程模型的架构意义不大。...Meta 等公司对 PyTorch 的巨大贡献源自这样一个事实，即他们希望事半功倍，在自家价值数十亿美元的 GPU 训练集群上少花功夫就能更容易地实现更高的 FLOPS 利用率。
之后，模型在参数数量上增长了 3 到 4 个数量级，而最快的 GPU 在 FLOPS 上增长了 1 个数量级。...即使在 2018 年，纯计算绑定的工作负载也占 FLOPS 的 99.8%，但仅占运行时的 61%。...如果不进行大量优化，A100 只能具有非常低的 FLOPS 利用率。 即使研究人员进行了大量优化，大型语言模型的 FLOPS 利用率也只能达到 60% 左右 。...因为提取到最大性能需要很多技巧，在 GPU 上训练具有高 FLOPS 利用率的大型模型所需的人才水平越来越高。...Meta 和其他公司对 PyTorch 做出如此巨大的贡献，是因为他们希望在自己价值数十亿美元的 GPU 训练集群上以更少的努力实现更高的 FLOPS 利用率。
文自：深度学习这件小事 安装 可以通过以下的命令进行安装 conda install pytorch-nightly -c pytorch conda install graphviz conda install...[Flops]: Dropout is not supported! [Memory]: Dropout is not supported!...[Flops]: Dropout is not supported! [Memory]: Dropout is not supported!...[Flops]: Dropout is not supported! [Memory]: Dropout is not supported!...[Flops]: Dropout is not supported! [Memory]: Dropout is not supported!
1.区分FLOPs和FLOPS 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。...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。...注意在深度学习中，我们用的是FLOPs，也就是说计算量，即用来衡量算法/模型的复杂度。 2.计算方法 注：以下不考虑activation function的运算。 2.1 卷积层： ?
https://github.com/jaxony/ShuffleNet V2：https://arxiv.org/pdf/1807.11164.pdf V2源码：https://github.com/pytorch...# See https://github.com/pytorch/pytorch/issues/764 x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous...ShuffleNet V2 2.1 4条轻量化网络的设计原则 在衡量计算复杂度时，通常使用的是FLOPs（the number of float-point operations），但FLOPs是一个间接衡量的指标...因此，使用FLOPs作为唯一衡量计算复杂度的指标，是不充分的，而且容易导致次优的网络设计。...直接衡量指标（速度）和间接衡量指标（FLOPs）之间的差异，主要源于以下两个原因： 还有多个影响速度的指标，并未纳入FLOPs的考虑范围中。
金磊 梦晨 假装发自 张北县 量子位 | 公众号 QbitAI “全球最强智算”王座，刚刚易主。 来自中国河北省张北县的“中国选手”，一举击败谷歌。 △图：张...
MHSA的参数量为 ，FLOPs为 。对于双层MLP，可以写成: Hidden Layer dimension通常设置为 ，其参数量为 , FLOPs为 。...与MHSA和MLP相比，layer normalization、激活函数和Shortcut的参数或FLOPs可以忽略。...所以一个Transformer block约有 的参数量和 的FLOPs，其中MHSA和MLP占绝大多数计算量。...例如，当修剪40%的通道的模型训练0.0001稀疏率，参数saving是45.3%，FLOPs saving是43.0%。可以看到在精度保持不变的情况下，参数和FLOPs下降了。...当删除20%的通道时，22.0%的FLOPs被保存，准确率下降了0.96%。当删除40%的通道时，节省了45.3%的FLOPs，准确率也下降了1.92%。
作者丨龟壳@知乎 编辑丨极市平台 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457 1.FLOPs和Params计算 1.1概念理解 FLOPS： 注意全大写，是floating...FLOPs和不同的层运算结构有关。..., params = profile(net, inputs=(input, )) print("FLOPs=", str(flops/1e9) +'{}'.format("G")) print("params...=", str(params/1e6)+'{}'.format("M") 方法2-使用torchstat库 ''' 在PyTorch中，可以使用torchstat这个库来查看网络模型的一些信息，包括总的参数量...resnet50 model = resnet50() stat(model, (3, 224, 224)) 方法3-使用 ptflops：https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch
例如，近期提出的基于 AmoebaNet 的 NASFPN 检测器需要 167M 参数和 3045B FLOPS（是 RetinaNet 的 30 倍）才能获得当前最优准确率。...那么问题来了：在面对广泛的资源约束时（如 3B 到 300B FLOPS），构建兼具准确率和效率的可扩展检测架构是否可行？ 谷歌大脑的这篇论文系统性地研究了多种检测器架构设计，试图解决该问题。...于是研究者将 EfficientNet 主干网络和 BiFPN、复合缩放结合起来，开发出新型目标检测器 EfficientDet，其准确率优于之前的目标检测器，同时参数量和 FLOPS 比它们少了一个数量级...EfficientDet-D7 在 COCO 数据集上实现了当前最优的 51.0 mAP，准确率超越之前最优检测器（+0.3% mAP），其规模仅为之前最优检测器的 1/4，而后者的 FLOPS 更是...4、安装模型需要的包 pycocotools pytorch1.2版本以上（模型用了pytorch的nms，在1.2以上的版本中才包含） python-opencv（pip install opencv-python
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