原文:神經網絡參數量和計算量計算

概述 神經網絡模型運算可以看成一個數據流入流出的過程,涉及的計算包含內存占用和浮點運算量兩個方面。數據占用的空間計算很容易,數據量乘以表示單個數據所占用的字節數 e.g, , 。復雜一點的是 layer 部分的參數占用的空間。 本篇不涉及訓練時的梯度保存空間。 浮點運算概念 參考自:https: blog.csdn.net sinat article details FLOPs:floating ...

2019-03-27 20:07 0 5264 推薦指數:

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卷積過程的參數量計算問題

假定: M:每個卷積核輸出特征圖(Feature Map)的邊長 K:每個卷積核(Kernel)的邊長 Cin:每個卷積核的通道數,也即輸入通道數,也即上一層的輸出通道數 Cout:本卷積層具 ...

Wed Sep 12 17:14:00 CST 2018 0 1902
神經網絡模型的參數量計算

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。但是像卷積之類的運算,它的參數量比較小,但是運算量非常大,它是一種計算密集型的操作。反觀全連接結構,它的參數量非常多,但運算量並沒有顯得那么大。 FLOPs(Floating-point Operations ...

Thu Sep 08 22:02:00 CST 2022 0 2530
神經網絡參數計算

卷積神經網絡參數計算 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 前言 這篇文章會簡單寫一下卷積神經網絡參數計算 ...

Wed May 29 01:21:00 CST 2019 0 1059
並發量計算

1.業務並發用戶數;2.最大並發訪問數;3.系統用戶數;4.同時在線用戶數;假設一個OA系統有1000用戶,這是系統用戶數;最高峰同時有500人在線,是“同時在線人數”,也稱作“最大業務並發用戶數”; ...

Sun May 11 21:21:00 CST 2014 0 16059
並發下線程池的最佳數量計算

在高並發的情況下采用線程池,有效的降低了線程創建釋放的時間花銷及資源開銷,如不使用線程池,有可能造成系統創建大量線程而導致消耗完系統內存以及”過度切換”。(在JVM中采用的處理機制為時間片輪轉,減少了線程間的相互切換) 那么在高並發的情況下,我們怎么選擇最優的線程數量呢?選擇原則 ...

Wed Aug 01 21:52:00 CST 2018 0 1063
Executor線程池的最佳線程數量計算

如果是IO密集型應用,則線程池大小設置為2N+1; 如果是CPU密集型應用,則線程池大小設置為N+1; N代表CPU的核數。 假設我的服務器是4核的,且一般進行大數據運算,cpu消耗較大,那么線程池數量設置為5為最優。 (現在很多項目線程池濫用,注意分配線程數量,建議不要動態 ...

Mon Jun 03 23:16:00 CST 2019 0 1018
 
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