【论文】模型大小计算方式（或者叫做权重大小/体积？）单位是MB

目录

• 1. 碎碎念
• 2. 换算公式1（仅计算网络结构大小）
• 3. 换算公式2（计算训练后的权重文件大小）

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）

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）：