yolov5中flops这个参数在哪看

求问求问yolov5里面怎么看计算量flops这个参数啊，求问

在YOLOv5中，FLOPs是评估深度神经网络计算复杂度的一个指标，表示网络每秒钟能够进行的浮点运算次数。FLOPs的数值越高，说明网络的计算量越大，对于一些资源受限的设备，如手机、嵌入式设备等，选择低FLOPs的模型可能更为合适。
在YOLOv5中，可以通过使用开源的计算工具如thop来计算FLOPs。具体步骤如下：

1. 安装thop计算工具：可以通过pip命令安装，例如在命令行中输入：pip install thop。
2. 在YOLOv5训练完成后，打开pytorch的模型文件，例如yolov5s.pt。
3. 在pytorch中，加载模型可以使用torch.load函数，例如：model = torch.load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))。
4. 使用thop库中的profile函数对模型进行计算：from thop import profile；flops, params = profile(model, input_size=(1, 3, 640, 640))。
5. 最后，输出FLOPs的数值：print('FLOPs: ', flops)。
   需要注意的是，FLOPs的数值可能会受到不同的输入尺寸、网络结构、硬件设备等多方面因素的影响，因此在进行比较时，需要注意比较的前提条件和数据来源是否一致。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  可以使用其中一款可供使用的计算量统计代码工具，比如flops-counter.pytorch或者pytorch-OpCounter，来计算模型的计算量flops参数。具体步骤如下：

  1.安装相关依赖和工具，可参考代码仓库的README文件。

  2.在代码中导入模型并实例化。

  例如，使用flops-counter.pytorch统计yolov5s的计算量：

  import torch
  from thop import profile
  
  from models.yolo import Model
  
  
  model = Model(  # 实例化yolov5s模型
      cfg='models/yolo/custom_yolov5s.yaml',
      ch=3,
      nc=4  # 假设有4个类别
  )
  
  input_size = (1, 3, 640, 640)  # 设置输入图像大小
  
  with torch.no_grad():
      flops, params = profile(model, input_size=input_size, verbose=False)  # 使用flops-counter.pytorch的profile统计模型的flops和参数量
  
  print(f"模型计算量为: {flops / 1e9} GFLOPs")  # 注意这里统计得到的是GFLOPs
  

  3.运行代码，输出模型的计算量flops参数。

  注意，不同的工具可能有些许差别，具体可以参考代码仓库的使用说明。

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