THOP模型计算量评估：离线PyTorch依赖库

深度学习模型的计算量是评估模型效率和性能的重要指标。本资源提供THOP离线安装所需的PyTorch依赖库，方便开发者在各种计算设备上进行模型FLOPs（浮点运算次数）和参数数量的评估。

功能：

• 计算模型的FLOPs和参数数量
• 支持离线安装，方便在不同环境中使用

适用场景：

• 模型选择： 通过比较不同模型的计算量，选择满足计算资源限制且性能达标的模型。
• 模型优化： 分析模型计算量瓶颈，针对性地优化模型结构或参数，提高模型效率。
• 系统规划： 根据模型计算量评估结果，规划硬件资源和部署策略。

使用说明：

1. 下载THOP离线依赖库。
2. 安装相关环境和工具，例如Python和pip。
3. 根据项目需求，修改和调整代码。

注意：

• 本资源仅提供计算量评估功能，不包含模型训练和推理功能。
• 使用前需安装相关环境和工具。