# 浮点运行次数
# 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。
# 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。
# In TF 2.x you have to use tf.compat.v1.RunMetadata instead of tf.RunMetadata
# To work your code in TF 2.1.0, i have made all necessary changes that are compliant to TF 2.x

keras 计算方法：

import tensorflow as tf
# 必须要下面这行代码
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
print(tf.__version__)# 我自己使用的函数
def get_flops_params():sess = tf.compat.v1.Session()graph = sess.graphflops = tf.compat.v1.profiler.profile(graph,options=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation())params = tf.compat.v1.profiler.profile(graph,options=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.trainable_variables_parameter())print('FLOPs: {};    Trainable params: {}'.format(flops.total_float_ops, params.total_parameters))# 获取模型每一层的参数详情
model.summary()
# 获取模型浮点运算总次数和模型的总参数
get_flops_params()

torch 计算方法：

pip install thopmodel = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet50() # 模型
x = torch.randn(1,3,224,224) #输入
flops, params = thop.profile(model,inputs=(x,)) #计算备注：如果是自己的模型，x改为模型forward()函数的参数