（beta）torch_npu.utils.FlopsCounter

产品支持情况

[object Object]undefined

Flops统计类，用于统计各个常见cube类算子的浮点计算Flops，采用单例模式。当前支持可统计Flops的算子：MM、BMM、AllgatherMM、ReduceScatterMM、FA。

torch_npu\utils\flops_count.py

[object Object]

以下为初始化时此类的参数说明，用户可通过成员函数对参数进行修改。

开关标志位（isEnabled_）：默认值False。
暂停标志位（isPaused_）：默认值False。
含重计算的Flops（traversedCount）：默认不统计含重计算的Flops，且值为0。含重计算的Flops一般用于计算硬件算力利用率(Hardware FLOPs Utilization, HFU)。
不含重计算的Flops（recordedCount）：默认不统计不含重计算的Flops，且值为0。不含重计算的Flops一般用于计算模型算力利用率(Model FLOPs Utilization, MFU)。

首次创建（初始化）参数状态，或通过成员函数对参数进行修改后，参数的状态如所示。

图1 参数状态[object Object][object Object]

torch_npu.utils.FlopsCounter.start()

开启Flops统计。[object Object]设置开关标志位（isEnabled_）为True，进行Flops计算，统计含重计算的Flops和不含重计算的Flops。
torch_npu.utils.FlopsCounter.stop()

关闭Flops统计。[object Object]设置开关标志位（isEnabled_）和暂停标志位（isPaused_）为False，不进行Flops计算，含重计算的Flops（traversedCount）和不含重计算的Flops（recordedCount）均不统计。且重置含重计算的Flops和不含重计算的Flops为0。
torch_npu.utils.FlopsCounter.pause()

暂停Flops不含重计算的统计。[object Object]设置暂停标志位（isPaused_）为True，不含重计算的Flops（recordedCount）将不会被统计。
torch_npu.utils.FlopsCounter.resume()

恢复Flops不含重计算的统计。设置暂停标志位（isPaused_）为False。暂停标志位（isPaused_）为False且开关标志位（isEnabled_）为True时，不含重计算的Flops（recordedCount）将会被统计。
torch_npu.utils.FlopsCounter.get_flops()

获取统计结果。返回列表，包括不含重计算的Flops（recordedCount）和含重计算的Flops（traversedCount），例如[100, 200]，100为不含重计算的Flops（recordedCount），200为含重计算的Flops（traversedCount）。

[object Object]