YOLO改进模块后不出现Glops参数问题

改进模块成功运行但是Glops不显示

在train.py这个文件的最上端添加这个代码即可实现

python 复制代码
import torch
from thop import profile
from models.yolo import Model  # 假设 Model 定义在 yolo.py 中

# 创建模型
 model = Model(cfg='E:/dyh/yolov5/models/odconv.yaml')  # 根据你的配置文件


 inputs = torch.randn(1, 3, 640, 640)
 macs, params = profile(model, inputs=(inputs,))

# 转换为 FLOPs
 flops = macs * 2
 print(f"FLOPs: {flops / 1e9-0.6} GFLOPs")  # 转换为 GFLOPs
#

这里面的-0.6是我根据正常的模块运行后和他之间计算出来的误差,大家可以自己尝试误差是多少然后跟改即可

相关推荐
198******126346 小时前
2026深度解读:Work Agent长程任务的技术机制与落地能力
人工智能
老金带你玩AI6 小时前
别只让AI解释,让它做个你能看懂的东西
人工智能
iffy16 小时前
Deepseek hardness 桌面版 + ollama
人工智能
Xiaofeng36936 小时前
知漫剧入门科普:一站式工作台一句话生成漫剧
人工智能
“AI国潮设计-小江”7 小时前
《Python+SDXL实战:用ControlNet精准控制“英歌舞翻糖吐司”构图,附批量生成脚本》
开发语言·人工智能·python·prompt·aigc
MobotStone7 小时前
万物皆插件:DeepSeek Harness 底层揭秘,脚手架如何蜕变为产品
人工智能
youdexiang7 小时前
Android录音软件时间关键词检索功能分析
java·人工智能
WUYOUGYLU8 小时前
大模型时代:人与智能的共同进化
人工智能
netkiller-BG7NYT8 小时前
基于图像识别的人工智能中医望诊方案
人工智能·百度
W***25928 小时前
Work Agent深度解读:AI长程任务的执行机制与落地形态
人工智能