深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算

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深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算

2021 年 11 月 12 日 极市平台

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作者丨龟壳@知乎（已授权）

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457

编辑丨极市平台

极市导读

本文总结了一些关于模型参数量计算以及推理速度计算的方法，附有相关代码。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

1.FLOPs和Params计算

1.1概念理解

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。是一个衡量硬件性能的指标。

计算公式：
对卷积层：(K_h * K_w * C_in * C_out) * (H_out * W_out)
对全连接层：C_in * C_out

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

Params： 是指模型训练中需要训练的参数总数

模型参数量计算公式为：
对卷积层：（K_h * K_w * C_in）* C_out
对全连接层：C_in * C_out

注意：
1.params只与你定义的网络结构有关，和forward的任何操作无关。即定义好了网络结构，参数就已经决定了。FLOPs和不同的层运算结构有关。如果forward时在同一层（同一名字命名的层）多次运算，FLOPs不会增加
2.Model_size = 4*params  模型大小约为参数量的4倍

补充：

MAC：内存访问成本

1.2计算方法

方法1-使用thop库

'''
code by zzg-2020-05-19
pip install thop
'''
import torch
from thop import profile
from models.yolo_nano import YOLONano

device = torch.device("cpu")
#input_shape of model,batch_size=1
net = YOLONano(num_classes=20, image_size=416) ##定义好的网络模型

input = torch.randn(1, 3, 416, 416)
flops, 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params、MAdd、显卡内存占用量和FLOPs等
pip install torchstat
'''
from torchstat import stat
from torchvision.models import resnet50
model = resnet50()
stat(model, (3, 224, 224))

方法3-使用 ptflops：https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch

#pip install ptflops
from ptflops import get_model_complexity_info
from torchvision.models import resnet50
model = resnet50()
flops, params = get_model_complexity_info(model, (3, 224, 224), as_strings=True, print_per_layer_stat=True)
print('Flops:  ' + flops)
print('Params: ' + params)

参考：

https://www.cnblogs.com/king-lps/p/10904552.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/337810633

2.模型推理速度计算

2.1 模型推理速度正确计算

需要克服GPU异步执行和GPU预热两个问题，下面例子使用 Efficient-net-b0，在进行任何时间测量之前，我们通过网络运行一些虚拟示例来进行“GPU 预热”。这将自动初始化 GPU 并防止它在我们测量时间时进入省电模式。接下来，我们使用 tr.cuda.event 来测量 GPU 上的时间。在这里使用 torch.cuda.synchronize() 至关重要。这行代码执行主机和设备（即GPU和CPU）之间的同步，因此只有在GPU上运行的进程完成后才会进行时间记录。这克服了不同步执行的问题。

model = EfficientNet.from_pretrained(‘efficientnet-b0’)
device = torch.device(“cuda”)
model.to(device)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224,dtype=torch.float).to(device)
starter, ender = torch.cuda.Event(enable_timing=True), torch.cuda.Event(enable_timing=True)
repetitions = 300
timings=np.zeros((repetitions,1))
#GPU-WARM-UP
for _ in range(10):
   _ = model(dummy_input)
# MEASURE PERFORMANCE
with torch.no_grad():
  for rep in range(repetitions):
     starter.record()
     _ = model(dummy_input)
     ender.record()
     # WAIT FOR GPU SYNC
     torch.cuda.synchronize()
     curr_time = starter.elapsed_time(ender)
     timings[rep] = curr_time
mean_syn = np.sum(timings) / repetitions
std_syn = np.std(timings)
mean_fps = 1000. / mean_syn
print(' * Mean@1 {mean_syn:.3f}ms Std@5 {std_syn:.3f}ms FPS@1 {mean_fps:.2f}'.format(mean_syn=mean_syn, std_syn=std_syn, mean_fps=mean_fps))
print(mean_syn)

2.2 模型吞吐量计算

神经网络的吞吐量定义为网络在单位时间内（例如，一秒）可以处理的最大输入实例数。与涉及单个实例处理的延迟不同，为了实现最大吞吐量，我们希望并行处理尽可能多的实例。有效的并行性显然依赖于数据、模型和设备。因此，为了正确测量吞吐量，我们执行以下两个步骤：（1）我们估计允许最大并行度的最佳批量大小；(2)给定这个最佳批量大小，我们测量网络在一秒钟内可以处理的实例数

要找到最佳批量大小，一个好的经验法则是达到 GPU 对给定数据类型的内存限制。这个大小当然取决于硬件类型和网络的大小。找到这个最大批量大小的最快方法是执行二进制搜索。当时间不重要时，简单的顺序搜索就足够了。为此，我们使用 for 循环将批量大小增加 1，直到达到运行时错误为止，这确定了 GPU 可以处理的最大批量大小，用于我们的神经网络模型及其处理的输入数据。

在找到最佳批量大小后，我们计算实际吞吐量。为此，我们希望处理多个批次（100 个批次就足够了），然后使用以下公式：

（批次数 X 批次大小）/（以秒为单位的总时间）

这个公式给出了我们的网络可以在一秒钟内处理的示例数量。下面的代码提供了一种执行上述计算的简单方法（给定最佳批量大小）

model = EfficientNet.from_pretrained(‘efficientnet-b0’)
device = torch.device(“cuda”)
model.to(device)
dummy_input = torch.randn(optimal_batch_size, 3,224,224, dtype=torch.float).to(device)
repetitions=100
total_time = 0
with torch.no_grad():
  for rep in range(repetitions):
     starter, ender = torch.cuda.Event(enable_timing=True),torch.cuda.Event(enable_timing=True)
     starter.record()
     _ = model(dummy_input)
     ender.record()
     torch.cuda.synchronize()
     curr_time = starter.elapsed_time(ender)/1000
     total_time += curr_time
Throughput = (repetitions*optimal_batch_size)/total_time
print(‘Final Throughput:’,Throughput)