【论文】模型大小计算方式(或者叫做权重大小/体积?)单位是MB

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1. 碎碎念

搞不懂,论文里面的模型大小(Modelsize)到底是啥?感觉各有各的说法

  1. 就单纯的网络结构的大小?那就可以说成是:网络结构定义好了就是一个模型,可用于训练
  2. 还是整个权重(网络结构+参数)的大小?可以说成:整个权重文件包含了网络结构和参数,那么这个训练好的权重文件可直接使用,用于嵌入到某些平台或设备上就可以使用了,如果没有训练好的参数,单纯就一个网络结构那在应用中也是没有作用的

2. 换算公式1(仅计算网络结构大小)

目标检测模型大小计算,模型复杂度(参数换算公式)

模型大小怎么计算,论文写作,深度学习,人工智能

3. 换算公式2(计算训练后的权重文件大小)

import os

def getfilesize_single(filepath):
    byte_size = os.path.getsize(filepath)  # 单位是Byte (1KB = 1024Byte, 1MB = 1024KB)
    # print(byte_size)
    pt_size = round(byte_size / 1024 / 1024, 3)  # 换算后,单位是MB
    return pt_size


if __name__ == '__main__':
    weightpath = r'G:\pycharmprojects\autodl_trainruns\yolov5s-baseline-911split\weights\best.pt'
    print(f'{getfilesize_single(weightpath)} MB')

其实这个统计出来的就是在文件夹中能看到的文件大小(也就是右键该文件能看到的大小属性):文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-754904.html

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