我想写一个go程序来测试我的CPU并计算出我的笔记本电脑的GFLOPS。
func benchmarkFlopTime(){
num_operations := int(100000000)
var timeArray[] time.Duration;
var result float64
for i:=0; i < num_operations; i++ {
t1 := time.Now()
result = 1.0 + 312.232
elapsed := time.Since(t1)
我的Prune代码如下所示,运行此代码后,我将获得一个名为'pruned_model.pth‘的文件。 import torch
from torch import nn
import torch.nn.utils.prune as prune
import torch.nn.functional as F
from cnn import net
ori_model = '/content/drive/My Drive/ECG_weight_prune/checkpoint_dir/model.pth'
save_path = '/content/drive
我正在尝试使用我在网上获得的代码来找出我的模型使用的FLOPS的数量:
def get_flops(model):
run_meta = tf.RunMetadata()
opts = tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()
# We use the Keras session graph in the call to the profiler.
flops = tf.profiler.profile(graph=K.get_session().graph,
受此的启发,我试图测量tensorflow所需的矩阵矩阵乘法所需的失败。
对于两个大小分别为( mn )和( p )的矩阵A和B,结果的矩阵C=AB (Mn)具有mn项。对于每个条目,都需要p乘法和(p-1)求和。因此,操作的总数是mn(2p-1)。
使用链接问题/答案中的代码,tensorflow输出m*n*2p,参见下面的代码。
为什么这个近似返回而不是理论值?在最坏的情况下,p=1,这个近似是因子2大于正确的值。
import numpy as np
import tensorflow as tf
g = tf.Graph()
run_meta = tf.RunMetadata()
wi
从几天内编写verilog代码,我有一个问题是‘我们能在生成块中编写生成块吗?’我正在写一个RTL,如下所示:
Where 'n' is a parameter.
reg [DATA_WIDTH:0] flops [n-1:0];
generate
if (n > 0) begin
always @(posedge clk) begin
if (en) begin
flops[0] <= mem[addr];
end
end
generate
genvar i;
f
我能得到的最接近的例子是在这个问题上:
有了这个最低限度的可复制代码:
import tensorflow as tf
import tensorflow.python.framework.ops as ops
g = tf.Graph()
with g.as_default():
A = tf.Variable(tf.random_normal( [25,16] ))
B = tf.Variable(tf.random_normal( [16,9] ))
C = tf.matmul(A,B) # shape=[25,9]
for op in g.get_operations()
我正在熟悉Verilog做的小练习,现在我正在尝试实现一个线性反馈移位寄存器。
我试图使用for-循环对始终块中的触发器链进行建模,但是iverilog一直给我错误寄存器I‘在lfsr中未知,其中"i“是迭代变量,lfsr是我的模块。
always @(posedge clk or negedge res_n) begin
if(res_n == 0) begin
// ... implement reset
end
else begin
flops[0] <= input_wire;
for (i = 0
我在pb文件中保存了一个模型。我希望能算出失败的原因。我的示例代码如下:
import tensorflow as tf
import sys
from tensorflow.python.platform import gfile
from tensorflow.core.protobuf import saved_model_pb2
from tensorflow.python.util import compat
pb_file = 'themodel.pb'
run_meta = tf.RunMetadata()
with tf.Session() as sess
我想知道为什么Conv2d操作的FLOP数量是2而不是1。在下面的例子中,输入是一个具有1个通道的1x1图像,批量大小是1。卷积中的特征数量也是1,没有偏差。理想情况下,乘法的次数应该是1。但是TF分析器的输出显示FLOPs是2。FLOPs是否包含乘法以外的其他内容?谢谢。
示例如下:
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # assuming you have a gpu0
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
def