pytorch, tensorflow, keras统计模型参数大小
统计模型大小的方法统一步骤
- 1 统计总的参数个数，
- 2 利用参数个数算出权重大小
pytorch
def get_model_size(model):para_num = sum([p.numel() for p in model.parameters()])# para_size: 参数个数 * 每个4字节(float32) / 1024 / 1024，单位为 MBpara_size = para_num * 4 / 1024 / 1024return para_size
tensorflow
import numpy as np
import tensorflow as tfdef get_model_size(model):para_num = sum([np.prod(var.get_shape().as_list()) for var in tf.trainable_variables()])# para_size: 参数个数 * 每个4字节(float32) / 1024 / 1024，单位为 MBpara_size = para_num * 4 / 1024 / 1024return para_size
keras
import numpy as npdef get_model_size(model):para_num = sum([np.prod(w.shape) for w in model.get_weights()])# para_size: 参数个数 * 每个4字节(float32) / 1024 / 1024，单位为 MBpara_size = para_num * 4 / 1024 / 1024return para_size
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