神经网络参数量、数据量计算
（转载自知乎用户@花花） ...
原文：神经网络参数量和计算量计算
概述 神经网络模型运算可以看成一个数据流入流出的过程，涉及的计算包含内存占用和浮点运算量两个方面。数据占用的空间计算很容易，数据量乘以表示单个数据所占用的字节数 e.g, , 。复杂一点的是 layer 部分的参数占用的空间。 本篇不涉及训练时的梯度保存空间。 浮点运算概念 参考自：https: blog.csdn.net sinat article details FLOPs：floating ...
2019-03-27 20:07 0 5264 推荐指数：
相关推荐
卷积神经网络的参数量计算和浮点计算量分析
1. CNN参数 params(w) = co* (ci * kw * kh) params(b) = co 所以总的参数量为 params = co* (ci * kw * kh + 1) 当使用了BatchNormalization时，不需要bias 2. CNN计算量 ...
卷积过程的参数量计算问题
假定： M：每个卷积核输出特征图（Feature Map）的边长 K：每个卷积核（Kernel）的边长 Cin：每个卷积核的通道数，也即输入通道数，也即上一层的输出通道数 Cout：本卷积层具 ...
神经网络模型的参数量和计算量
其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常大，它是一种计算密集型的操作。反观全连接结构，它的参数量非常多，但运算量并没有显得那么大。 FLOPs(Floating-point Operations ...
神经网络参数计算
卷积神经网络的参数计算 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 前言 这篇文章会简单写一下卷积神经网络上参数的计算 ...
并发量计算
1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数；假设一个OA系统有1000用户，这是系统用户数；最高峰同时有500人在线，是“同时在线人数”，也称作“最大业务并发用户数”； ...
并发下线程池的最佳数量计算
在高并发的情况下采用线程池，有效的降低了线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及”过度切换”。（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 那么在高并发的情况下，我们怎么选择最优的线程数量呢？选择原则 ...
Executor线程池的最佳线程数量计算
如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1； 如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1； N代表CPU的核数。 假设我的服务器是4核的，且一般进行大数据运算，cpu消耗较大，那么线程池数量设置为5为最优。 （现在很多项目线程池滥用，注意分配线程数量，建议不要动态 ...