这是使用ptflops测试得到的FLOPS和参数量

FLOPS: 128.69 GMac
Parameters: 4.38 M

这是使用thop的profile测试得到的FLOPS和参数量

FLOPS: 128.40 GFLOPS
Parameters: 216.40 M

二者计算出的模型参数量差异较大的原因可能在于：

1. 计算方式的不同：

   • ptflops 可能只计算了模型中可训练参数的数量（requires_grad=True 的参数），这意味着冻结的模型部分（如已冻结的编码器 self.encoder）的参数未包含在统计中。因此，冻结的参数不会影响 ptflops 统计的参数量。
   • thop 通常会统计整个模型的参数量，不论是否可训练。因此冻结的编码器参数也会被包含在统计中，从而导致统计出的参数量大大增加。

2. 冻结部分的编码器：
   在您的代码中，SAM2UNet 的编码器 self.encoder 是加载的预训练模型，并且所有权重已冻结。ptflops 可能在计算时自动排除了该部分，而 thop 则会将整个模型的参数统计在内，无论这些参数是否被冻结。

3. 库的计算标准不同：
   两个库在统计 FLOPS 和参数量时，可能遵循不同的实现方式或标准。例如，ptflops 的统计方式可能更专注于可训练参数，而 thop 更关注完整模型的结构，因此导致差异。

解决方法

为了确保两者计算出一致的参数量，可以使用一致的计算方式，例如，确保 编码器的冻结部分被统计或不被统计，具体方法是将模型中的冻结参数设置为不包含在统计内，或者将 thop 中冻结的参数排除。