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pytorch获取模型性能

article 2025/3/6 4:33:45

在 PyTorch 中，获取模型性能通常涉及以下几个方面：模型推理速度、内存占用、计算量（FLOPs） 等。以下是一些常用的方法来评估和获取模型的性能指标。

1. 模型推理速度

推理速度是衡量模型性能的重要指标之一，通常通过测量模型在特定硬件上处理输入数据的时间来评估。

方法 1：使用 `time` 模块

可以通过 Python 的 time 模块来测量模型推理的时间。

import torch
import time

# 假设 model 是已经加载的模型，input_tensor 是输入数据
model.eval()  # 将模型设置为评估模式
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 示例输入 (batch_size, channels, height, width)

# 预热（避免第一次推理时的额外开销）
with torch.no_grad():
    for _ in range(10):
        _ = model(input_tensor)

# 测量推理时间
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
    for _ in range(100):  # 多次推理取平均值
        _ = model(input_tensor)
end_time = time.time()

avg_time = (end_time - start_time) / 100
print(f"Average inference time: {avg_time:.4f} seconds")

方法 2：使用 `torch.cuda.Event`（适用于 GPU）

如果使用 GPU，可以使用 torch.cuda.Event 来更精确地测量时间。

import torch

model.eval()
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224).cuda()  # 将输入数据放到 GPU 上

# 预热
with torch.no_grad():
    for _ in range(10):
        _ = model(input_tensor)

# 创建 CUDA 事件
start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)

# 测量推理时间
torch.cuda.synchronize()  # 同步 GPU
start_event.record()
with torch.no_grad():
    for _ in range(100):
        _ = model(input_tensor)
end_event.record()
torch.cuda.synchronize()  # 同步 GPU

avg_time = start_event.elapsed_time(end_event) / 100  # 单位是毫秒
print(f"Average inference time: {avg_time:.4f} milliseconds")

2. 内存占用

内存占用是另一个重要的性能指标，尤其是在资源受限的设备上（如移动设备或嵌入式设备）。

方法 1：使用 `torch.cuda.memory_allocated`

如果使用 GPU，可以通过 torch.cuda.memory_allocated 来查看模型占用的显存。

import torch

model.eval()
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224).cuda()

# 清空缓存
torch.cuda.empty_cache()

# 测量内存占用
with torch.no_grad():
    _ = model(input_tensor)
    memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated() / 1024 ** 2  # 转换为 MB
    print(f"Memory allocated: {memory_allocated:.2f} MB")

方法 2：使用 `torchsummary`

torchsummary 是一个第三方库，可以显示模型的参数量和内存占用。

pip install torchsummary

from torchsummary import summary

model.eval()
summary(model, (3, 224, 224))  # 输入张量的形状 (channels, height, width)

3. 计算量（FLOPs）

FLOPs（Floating Point Operations）是衡量模型计算复杂度的指标，通常用于评估模型的计算效率。

方法 1：使用 `thop` 库

thop 是一个常用的库，可以计算模型的 FLOPs 和参数量。

pip install thop

from thop import profile

model.eval()
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 计算 FLOPs 和参数量
flops, params = profile(model, inputs=(input_tensor,))
print(f"FLOPs: {flops / 1e9:.2f} G")  # 转换为 Giga FLOPs
print(f"Params: {params / 1e6:.2f} M")  # 转换为 Million Params

方法 2：使用 `fvcore` 库

fvcore 是 Facebook 开发的一个库，也可以用于计算 FLOPs。

pip install fvcore

from fvcore.nn import FlopCountAnalysis

model.eval()
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 计算 FLOPs
flops = FlopCountAnalysis(model, input_tensor)
print(f"FLOPs: {flops.total() / 1e9:.2f} G")

4. 模型参数量

模型参数量是衡量模型规模的重要指标。

方法 1：使用 `torchsummary`

torchsummary 可以显示模型的参数量。

from torchsummary import summary

model.eval()
summary(model, (3, 224, 224))  # 输入张量的形状 (channels, height, width)

方法 2：手动计算

可以通过遍历模型的参数来手动计算参数量。

def count_parameters(model):
    return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)

num_params = count_parameters(model)
print(f"Total parameters: {num_params / 1e6:.2f} M")

5. 综合性能评估

如果需要综合评估模型的性能，可以将上述方法结合起来，生成一个完整的性能报告。

def evaluate_model_performance(model, input_shape=(3, 224, 224)):
    model.eval()
    input_tensor = torch.randn(1, *input_shape).cuda()

    # 推理时间
    start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
    end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
    torch.cuda.synchronize()
    start_event.record()
    with torch.no_grad():
        _ = model(input_tensor)
    end_event.record()
    torch.cuda.synchronize()
    inference_time = start_event.elapsed_time(end_event)

    # 内存占用
    memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated() / 1024 ** 2

    # FLOPs
    flops = FlopCountAnalysis(model, input_tensor)
    total_flops = flops.total() / 1e9

    # 参数量
    num_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) / 1e6

    print(f"Inference Time: {inference_time:.2f} ms")
    print(f"Memory Allocated: {memory_allocated:.2f} MB")
    print(f"FLOPs: {total_flops:.2f} G")
    print(f"Parameters: {num_params:.2f} M")

# 示例调用
evaluate_model_performance(model)