thop 依赖库为 PyTorch 模型提供了便捷的计算量 (FLOPs) 和参数量评估功能，适用于模型选择、优化以及系统资源规划等场景。本资源提供 thop 离线安装所需的 PyTorch 依赖库，方便用户在各种计算设备上进行模型计算量评估。

主要功能：

  • 计算模型的 FLOPs 和参数数量
  • 支持离线安装，方便在各种计算设备上使用

适用场景：

  • 模型选择: 根据计算量选择满足计算能力和性能需求的模型。
  • 模型优化: 分析计算量瓶颈，优化模型效率和性能。
  • 系统规划: 根据模型计算量规划硬件设备和部署策略。

使用说明:

  • 使用前需安装相关环境和工具。
  • 用户可根据需求自由调整和修改代码。
  • 本资源仅提供计算量评估功能，不包含模型训练和推理部分。