swin transformer的FPS

### Swin Transformer 模型 FPS 性能分析 Swin Transformer作为一种先进的视觉Transformer，在多种计算机视觉任务中展现了卓越的表现[^1]。然而，关于具体帧率（FPS）性能的数据通常依赖于具体的硬件配置、输入分辨率以及所使用的特定变体。 #### 影响因素多个因素会影响Swin Transformer的FPS表现： - **硬件平台**：不同的GPU型号会显著影响推理速度。高端显卡如NVIDIA A100相比消费级显卡能够提供更高的吞吐量。 - **输入尺寸**：较大的图像尺寸意味着更多的计算需求，这将直接影响到每秒处理帧数。较小的输入可以加快推断时间，但可能降低精度。 - **模型规模**：不同版本的Swin Transformer（例如Swin-Tiny, Swin-Small, Swin-Base等），由于参数数量和计算复杂性的差异，也会有不同的效率特性[^4]。为了评估实际应用场景下的FPS数值，可以通过如下Python脚本测量给定条件下Swin Transformer的平均帧速率： ```python import time from transformers import AutoImageProcessor, SwinForImageClassification import torch from PIL import Image import requests def measure_fps(model_name='microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224'): device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_name) model = SwinForImageClassification.from_pretrained(model_name).to(device) url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg' image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(device) start_time = time.time() num_frames = 100 # 测试次数 with torch.no_grad(): for _ in range(num_frames): outputs = model(**inputs) end_time = time.time() fps = num_frames / (end_time - start_time) print(f'Average FPS on {device}: {fps:.2f}') measure_fps('microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224') ``` 此代码片段定义了一个`measure_fps()`函数用于测试指定预训练权重下Swin Transformer的小型版本(`swin-tiny`)在单张图片上的平均帧率。可以根据实际情况调整`model_name`参数来切换至其他变种或自定义路径加载本地微调后的模型文件。

阅读全文