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 ...
原文：卷积神经网络相关（1）：卷积神经网络模型的参数量Params和计算量FLOPs简单代码
文章目录概述一 利用torchstat . 方法 . 代码 . 输出二 利用ptflops . 方法 . 代码 . 输出三 利用thop . 方法 . 代码 . 输出概述 Params：是指网络模型中需要训练的参数总数，理解为参数量。 FLOPs：是指浮点运算次数，s表示复数，理解为计算量，用于衡量模型的复杂度。 注意与FLOPS区别，FLOPS是每秒浮点运算次数，用来衡量硬件的性能。 一 利用t ...
2022-04-17 15:49 4 1642 推荐指数：
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