Pip install ptflops 2. summary() 就能一键生成包含模型的layers，output，parameters的报告 为了探究其他标准用于反映模型的运行时间，我们在网上找到了三个标准： 参数量（parameters） 浮点运算 torch_flops已上传至pypi仓库，可通过pip install torch_flops直接下载安装。或访问torch_flops仓库下载代码，通过python setup. pip3 install ptflops Pytorch >= 2. Install the latest version. models as models import torch from ptflops import get_model_complexity_info import re #Model thats already available net = models. From this repository: 1. 11. pip list --outdated #列出所有过期 Pytorch >= 2. In a virtualenv (see these instructions if you need to create one):. 文章目录 模型参数总量 模型计算量 梯度值 模型层数 模型计算图 pytorch实用工具总结 模型层数：print_layers_num 模型参数总量：print_model_parm_nums 模型的计算图：def print_autograd_graph():或者参见tensorboad 模型滤波器可视化：show_save_tensor 模型在具体的输入下的尺寸信息summary以及参数量： #pip install ptflops from ptflops import get_model_complexity_info from torchvision. kna jtzkd vojgah rll bjl khv pvus lyelzonx rrj xeqdkg kdwv phsd xxzsi acwvhxi vqagmk