torchstat

estatista

Este es un analizador de red neuronal ligero basado en Pytorch. Está diseñado para hacer que la construcción de sus redes sea rápida y fácil, con la capacidad de depurarlas. Nota : Este repositorio está actualmente en desarrollo. Por lo tanto, algunas API podrían cambiarse.

Estas herramientas pueden mostrar

• Número total de parámetros de red
• Cantidad teórica de aritméticos de punto flotante (fracasos)
• Cantidad teórica de Multiply-Adds (MADD)
• Uso de memoria

Instalación

Hay dos formas de instalar TorchStat en su entorno.

• Instálelo a través de PIP.

$ pip install torchstat

• Instalar y actualizar usando Setup.py después de clonar este repositorio.

$ python3 setup.py install

Un ejemplo simple

Si desea ejecutar el TorchStat lo antes posible, puede llamarlo como una herramienta CLI si su red existe en un script. De lo contrario, debe importar TorchStat como módulo.

Herramienta CLI

$ torchstat masato$ torchstat -f example.py -m Net
[MAdd]: Dropout2d is not supported !
[Flops]: Dropout2d is not supported !
[Memory]: Dropout2d is not supported !
      module name  input shape output shape     params memory(MB)           MAdd         Flops  MemRead(B)  MemWrite(B) duration[%]   MemR+W(B)
0           conv1    3 224 224   10 220 220      760.0       1.85   72,600,000.0  36,784,000.0    605152.0    1936000.0      57.49%   2541152.0
1           conv2   10 110 110   20 106 106     5020.0       0.86  112,360,000.0  56,404,720.0    504080.0     898880.0      26.62%   1402960.0
2      conv2_drop   20 106 106   20 106 106        0.0       0.86            0.0           0.0         0.0          0.0       4.09%         0.0
3             fc1        56180           50  2809050.0       0.00    5,617,950.0   2,809,000.0  11460920.0        200.0      11.58%  11461120.0
4             fc2           50           10      510.0       0.00          990.0         500.0      2240.0         40.0       0.22%      2280.0
total                                        2815340.0       3.56  190,578,940.0  95,998,220.0      2240.0         40.0     100.00%  15407512.0
===============================================================================================================================================
Total params: 2,815,340
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Total memory: 3.56MB
Total MAdd: 190.58MMAdd
Total Flops: 96.0MFlops
Total MemR+W: 14.69MB

Si no está seguro de cómo usar un comando específico, ejecute el comando con los interruptores -h o -help. Verá información de uso y una lista de opciones que puede usar con el comando.

Módulo

 from torchstat import stat
import torchvision . models as models

model = models . resnet18 ()
stat ( model , ( 3 , 224 , 224 ))

Características y diario

Nota : Estas características solo funcionan nn.module. Los módulos en Torch.nn. Funcionales aún no son compatibles.

• Chocolas
• Número de parámetros
• Memoria total
• Madd (FMA)
• Memir
• Memwritar
• Resumen del modelo (detalle, en cuanto a la capa)
• Tabla de puntaje de exportación
• Forma de entrada arbitraria

Para las capas compatibles, consulte los detalles.

Requisitos

• Python 3.6+
• Pytorch 0.4.0+
• Pandas 0.23.4+
• Numpy 1.14.3+

Referencias

Gracias a @sovrasov por la versión inicial de Flops Computation, @ceykmc por la columna vertebral de los scripts.

• flops-counter.pytorch
• pytorch_model_summary
• Chainer_Computational_Cost
• Convnet-Burden.