mirror of https://github.com/open-mmlab/mmpose
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# 模型统计与分析
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## 统计模型参数量与计算量
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MMPose 提供了 [tools/analysis_tools/get_flops.py](https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/dev-1.x/tools/analysis_tools/get_flops.py) 来统计模型的参数量与计算量。
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```shell
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python tools/analysis_tools/get_flops.py ${CONFIG_FILE} [--shape ${INPUT_SHAPE}] [--cfg-options ${CFG_OPTIONS}]
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```
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参数说明：
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`CONFIG_FILE` : 模型配置文件的路径。
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`--shape`: 模型的输入张量形状。
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`--input-constructor`: 如果指定为 `batch`，将会生成一个 `batch tensor` 来计算 FLOPs。
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`--batch-size`：如果 `--input-constructor` 指定为 `batch`，将会生成一个随机 `tensor`，形状为 `(batch_size, 3, **input_shape)` 来计算 FLOPs。
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`--cfg-options`: 如果指定，可选的 `cfg` 的键值对将会被合并到配置文件中。
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示例：
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```shell
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python tools/analysis_tools/get_flops.py configs/body_2d_keypoint/topdown_heatmap/coco/td-hm_hrnet-w32_8xb64-210e_coco-256x192.py
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```
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结果如下：
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```text
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Input shape: (1, 3, 256, 192)
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Flops: 7.7 GFLOPs
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Params: 28.54 M
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==============================
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```
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```{note}
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目前该工具仍处于实验阶段，我们不能保证统计结果绝对正确，一些算子（比如 GN 或自定义算子）没有被统计到 FLOPs 中。
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```
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## 分析训练日志
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MMPose 提供了 [tools/analysis_tools/analyze_logs.py](https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/dev-1.x/tools/analysis_tools/analyze_logs.py) 来对训练日志进行简单的分析，包括：
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- 将日志绘制成损失和精度曲线图
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- 统计训练速度
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### 绘制损失和精度曲线图
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该功能依赖于 `seaborn`，请先运行 `pip install seaborn` 安装依赖包。
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```shell
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python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve ${JSON_LOGS} [--keys ${KEYS}] [--title ${TITLE}] [--legend ${LEGEND}] [--backend ${BACKEND}] [--style ${STYLE}] [--out ${OUT_FILE}]
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```
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示例：
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- 绘制损失曲线
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```shell
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python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_kpt --legend loss_kpt
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```
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- 绘制精度曲线并导出为 PDF 文件
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```shell
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python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys acc_pose --out results.pdf
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```
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- 将多个日志文件绘制在同一张图上
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```shell
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python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys loss_kpt --legend run1 run2 --title loss_kpt --out loss_kpt.png
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```
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### 统计训练速度
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```shell
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python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time ${JSON_LOGS} [--include-outliers]
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```
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示例：
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```shell
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python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time log.json
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```
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结果如下：
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```text
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-----Analyze train time of hrnet_w32_256x192.json-----
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slowest epoch 56, average time is 0.6924
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fastest epoch 1, average time is 0.6502
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time std over epochs is 0.0085
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average iter time: 0.6688 s/iter
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```
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