在使用fvcore模块计算模型的flops时，遇到了标题中的问题，记录一下解决方案。

        首先是在jit_analysis.py的589行出错。经过调试发现，op_counts.values()的类型是int32，但是计算要求的类型只能是int、float、np.float64和np.int64，因此需要做如下修改：

                inputs, outputs = list(node.inputs()), list(node.outputs())
                op_counts = self._op_handles[kind](inputs, outputs)
                if isinstance(op_counts, Number):
                    op_counts = float(op_counts)  # 手动进行强制转换
                    op_counts = Counter({self._simplify_op_name(kind): op_counts})
                for v in op_counts.values():
                    if not isinstance(v, (int, float, np.float64, np.int64)):
                        raise ValueError(
                            f"Invalid type {type(v)} for the flop count! "
                            "Please use a wider type to avoid overflow."
                        )

        添加了注释的部分为我手动修改。

        然后，在jit_handles.py处有一个警告，意思是：变量的范围不够大，值出现了溢出(这可能会导致最终计算结果为0)。解决方案在https://github.com/facebookresearch/fvcore/issues/104

        如果进不去github，改进代码如下：

try:
    from math import prod
except ImportError:
    from numpy import prod as prodnp  # 修改


def prod(x):  # 新增
    return int(prodnp(x))