如何计算 tensorflow 和 pytorch 模型的浮点运算数

目录

• 1. 引言
• 2. 模型结构
• 3. 计算模型的 FLOPs
• 3.1. tensorflow 1.12.0
• 3.2. tensorflow 2.3.1
• 3.3. pytorch 1.10.1+cu102
• 3.4. 结果对比
• 4. 总结

本文主要讨论如何计算 tensorflow 和 pytorch 模型的 FLOPs。如有表述不当之处欢迎批评指正。欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处。

1. 引言

FLOPs 是 floating point operations 的缩写，指浮点运算数，可以用来衡量模型/算法的计算复杂度。本文主要讨论如何在 tensorflow 1.x, tensorflow 2.x 以及 pytorch 中利用相关工具计算对应模型的 FLOPs。

2. 模型结构

为了说明方便，先搭建一个简单的神经网络模型，其模型结构以及主要参数如表1 所示。

表 1 模型结构及主要参数

用 tensorflow（实际使用 tensorflow 中的 keras 模块）实现该模型的代码为：

from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import load_model, Model

def test_model_tf(Input_shape):
    # shape: [B, C, T, F]
    main_input = Input(batch_shape=Input_shape, name='main_inputs')

    conv = Conv2D(32, kernel_size=(4, 4), strides=(1, 2), activation='relu', data_format='channels_first', name='conv')(main_input)

    # shape: [B, T, FC]
    gru = Reshape((conv.shape[2], conv.shape[1] * conv.shape[3]))(conv)
    gru = GRU(units=96, reset_after=True, return_sequences=True, name='gru')(gru)

    output = Dense(256, activation='sigmoid', name='output')(gru)

    model = Model(inputs=[main_input], outputs=[output])

    return model

用 pytorch 实现该模型的代码为：

import torch
import torch.nn as nn

class test_model_torch(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(test_model_torch, self).__init__()

        self.conv2d = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=(4,4), stride=(1,2))
        self.relu = nn.ReLU()

        self.gru = nn.GRU(input_size=4064, hidden_size=96)

        self.fc = nn.Linear(96, 256)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, inputs):
        # shape: [B, C, T, F]
        out = self.conv2d(inputs)
        out = self.relu(out)

        # shape: [B, T, FC]
        batch, channel, frame, freq = out.size()
        out = torch.reshape(out, (batch, frame, freq*channel))
        out, _ = self.gru(out)

        out = self.fc(out)
        out = self.sigmoid(out)

        return out

3. 计算模型的 FLOPs

本节讨论的版本具体为：tensorflow 1.12.0, tensorflow 2.3.1 以及 pytorch 1.10.1+cu102。

3.1. tensorflow 1.12.0

在 tensorflow 1.12.0 环境中，可以使用以下代码计算模型的 FLOPs：

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.backend as K

def get_flops(model):
    run_meta = tf.RunMetadata()
    opts = tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()

    flops = tf.profiler.profile(graph=K.get_session().graph,
                                run_meta=run_meta, cmd='op', options=opts)

    return flops.total_float_ops

if __name__ == "__main__":
    x = K.random_normal(shape=(1, 1, 100, 256))
    model = test_model_tf(x.shape)
    print('FLOPs of tensorflow 1.12.0:', get_flops(model))

3.2. tensorflow 2.3.1

在 tensorflow 2.3.1 环境中，可以使用以下代码计算模型的 FLOPs ：

import tensorflow.compat.v1 as tf
import tensorflow.compat.v1.keras.backend as K
tf.disable_eager_execution()

def get_flops(model):
    run_meta = tf.RunMetadata()
    opts = tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()

    flops = tf.profiler.profile(graph=K.get_session().graph,
                                run_meta=run_meta, cmd='op', options=opts)

    return flops.total_float_ops

if __name__ == "__main__":
    x = K.random_normal(shape=(1, 1, 100, 256))
    model = test_model_tf(x.shape)
    print('FLOPs of tensorflow 2.3.1:', get_flops(model))

3.3. pytorch 1.10.1+cu102

在 pytorch 1.10.1+cu102 环境中，可以使用以下代码计算模型的 FLOPs（需要安装 thop）：

import thop

x = torch.randn(1, 1, 100, 256)
model = test_model_torch()
flops, _ = thop.profile(model, inputs=(x,))
print('FLOPs of pytorch 1.10.1:', flops * 2)

需要注意的是，thop 返回的是 MACs (Multiply–Accumulate Operations)，其等于 2 2 2 倍的 FLOPs，所以上述代码有乘 2 2 2 操作。

3.4. 结果对比

三者计算出的 FLOPs 分别为：
tensorflow 1.12.0：

tensorflow 2.3.1：

pytorch 1.10.1：

可以看到 tensorflow 1.12.0 和 tensorflow 2.3.1 的结果基本在同一个量级，而与 pytorch 1.10.1 计算出来的相差甚远。但如果将上述模型结构改为只包含第一层 Conv2D，三者计算出来的 FLOPs 却又是一致的。所以推断差异主要来自于 GRU 的 FLOPs。如读者知道其中详情，还请不吝赐教。

4. 总结

本文给出了在 tensorflow 1.x, tensorflow 2.x 以及 pytorch 中利用相关工具计算模型 FLOPs 的方法，但从本文所使用的测试模型来看， tensorflow 与 pytorch 统计出的结果相差甚远。当然，也可以根据网络层的类型及其对应的参数，推导计算出每个网络层所需的 FLOPs。

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