1、方法一 thop

from thop import profile, clever_format
model = Model()  ## 实例化模型input = torch.randn(1, 3, 128, 128)  ## 模拟输入flops, params = profile(model, inputs=(input,))
flops, params = clever_format([flops, params], "%.3f")
print('flops: {}, params: {}'.format(flops, params))

• thop 是一个用于计算模型 FLOPs 和参数量的库。

• profile 函数用于计算模型的 FLOPs 和参数量。

• clever_format 函数用于将计算得到的 FLOPs 和参数量格式化为更易读的形式（例如，将 1000000 转换为 1.000M）。

 2、方法二  torchinfo

from torchinfo import summaryinput = torch.randn(1, 3, 128, 128)  ## 模拟输入# 使用 torchinfo 计算参数量
summary(model, input_data=input)

 3、方法三 手工计算

total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"总参数量: {total_params / 1e6:.3f}M")