FLOPs
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量) 参数量（params）： 参数的数量，通常以M为单位。 params = Kh × Kw × Cin × Cout 模型大小(模型大小)： 在一般的深度学习的框架中（如PyTorch），一般是32位存储，即一个参数用32 ......
pytorch 计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter参数数量
参数量方法一：pytorch自带方法，计算模型参数总量 参数量方法二： summary的使用：来自于torchinfo第三方库 参数量方法三： summary的使用：来自于torchsummary第三方库 计算量方法一：thop的使用，输出计算量FLOPs和参数量parameter我们通常要通过计算 ......
FLOPS 和 FLOPs 的区别
FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可 ......
【论文阅读】Run, Don't Walk- Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks1
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间： > - ⏰最近更新时间： > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 t ......
NLP | FLOPs是什么
### 什么是计算密集型任务 计算密集型任务指的是需要进行大量计算的任务，通常需要进行大量的数学运算、逻辑运算、数据处理、模拟等操作。这些任务通常需要更多的计算资源，比如更快的处理器、更多的内存、更快的存储设备等。 以下是一些常见的计算密集型任务： 1. 科学计算：如数值模拟、天体物理学、量子化学等 ......
使用thop和fvcore计算MACs和FLOPs
一、 计算量常使用乘加计算数衡量，英文为multiply-accumulate operations或multiply-add operations，因此常缩写为MACs, MACC或MADD。由于乘加计算的底层是通过浮点运算实现的，因此还可使用浮点运算数来表示计算量。浮点计算数，英文为Float ......