前提

我在AutoDL云服务器上，会运行失败，不晓得为啥，我感觉可能是CUDA版本的问题，CUDA版本低了就会没有那么深的计算量吧

• AutoDL上（显卡RTX3090，4GB）安装的torch版本是1.10.0+cu111
• 本地笔记本电脑上（显卡RTX3050，4GB）安装的torch版本是1.10.0+cu113

案例

解决步骤

• 前言：train.py或者test.py打印出来的parameters、GFLOPS数值往往是不相同的，还有种打印这两个数值的方式是运行models/yolo.py。所以这里共3种方式打印，只要所有改进模型选用的打印方式一致就可以。
• 因为我在运行train.py或者test.py时，有时候都会遇到不显示GFLOPs的情况，但是论文中又需要对比这个参数，因此撰写此博客的解决方案是在models/yolo.py中更改的
• 小建议：当遇到跟我相同情况的同学，就可以采用此博客方式，统一调用models/yolo.py来打印这两个值。已验证，在不同机器上，此方式打印出来的值是一样的

#------------------------分割线-----------------------------#

其实可以不加我下面这段代码了，直接运行models/yolo.py即可（因为打印的值是一样的），运行方式和效果倒是可以继续看下去

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⭐在models/yolo.py中按下快捷键Ctrl+F搜索model.train()定位过去，然后添加如下代码即可：

    # -------------------打印参数量|计算量---------------- #
    from thop import profile
    img = torch.rand(1, 3, 640, 640).to(device)
    flops, params = profile(model, (img,))
    print(f'params: {params}, GFLOPs: {2 * flops}')   # 注意这里的flops要×2，才跟yolo打印出来的值对应得上
    print('params: %.2f M, GFLOPs: %.1f B' % (params / 1e6, 2 * flops / 1e9))   # 注意这里的flops要×2，才跟yolo打印出来的值对应得上
    # -------------------打印参数量|计算量---------------- #

上图中的换算公式,可参考博客：【论文】参数量Parameters和每秒浮点运算次数FLOPs的单位是多少？答：Paramenter/M，FLOPs/B

运行方式

• 可以直接在PyCharm中运行yolo.py文件（注意指定cfg参数，最好是绝对路径）
• 也可以在终端里面键入命令：python models/yolo.py --cfg /root/autodl-fs/yolov7-main/cfg/training/yolov7.yaml

打印效果