模型參數量與FLOPs計算

深度學習中parameters個數和flops計算（以cnn中經典的alexnet網路結構為例） - never-giveup的部落格 - csdn部落格

大話cnn經典模型：alexnet - 雪餅的個人空間 - oschina

kernel_ops = self.kernel_size[0] * self.kernel_size[1] * (self.in_channels / self.groups)

rethinking-network-pruning/compute_flops.py at master · eric-mingjie/rethinking-network-pruning

圖中計算，忽略了偏置引數（其等於卷積核的數量）

統計模型參數量與FLOPs

你的模型到底有多少引數，每秒的浮點運算到底有多少，這些你都知道嗎？近日，github 開源了乙個小工具，它可以統計 pytorch 模型的參數量與每秒浮點運算數 flops 有了這兩種資訊，模型大小控制也就更合理了。其實模型的參數量好算，但浮點運算數並不好確定，我們一般也就根據參數量直接估計計算量了...

pytorch 模型參數量 FLOPs統計方法

二 使用函式統計模型參數量 安裝 pip install torchstat torchstat github 原始碼頁面 例子 from torchstat import stat model model stat model,3 1280 1280 輸出 會輸出模型各層網路的資訊，最後進行總結統...

有關FLOPS的定義與計算

flops 即 每秒 浮點運算 次數 每秒峰值速度 是 每秒所執行的 浮點運算次數 floating point operations per second 的縮寫。它常被用來估算電腦的執行效能，尤其是在使用到大量浮點運算的 科學計算 領域中。正因為flops字尾的那個s，代表秒，而不是 複數，所以...