原文:卷積層計算 feature maps 和中間結果內存訪問次數, mac(memory access cost-內存使用量)計算方法

卷積相關計算 卷積層計算 feature maps 和中間結果內存訪問次數 卷積層的輸入是 x x ,把所有這些值讀出來需要訪問 , 次內存。 如果卷積核是KxKxCout,還要乘上這個系數 因為每次卷積都要訪問一遍 。 以stride , 卷積核個數為 為例,輸出的 feature map 尺寸為 x x ,共計 , 次內存訪問。 所以,每層的內存訪問總數如下: 簡單理解為卷積的總計算量需要訪問 ...

2020-03-23 20:56 2 1465 推薦指數:

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linux內存使用計算方法

1、一般情況下大家查看系統內存使用情況都會用到free -m 命令來查看(如圖) 但是多數情況大家對如何得出准確的內存使用率有些迷惑,因為多數的linux系統在free命令后會發現free(剩余)的內存很少,而自己又沒有開過多的程序或服務。對於上述的情況,正確的解釋是:linux的內存 ...

Tue Sep 19 23:55:00 CST 2017 0 9082
查看服務器的內存使用量

Linux 使用free命令來查看內存使用情況: 截圖顯示的內存的單位為:KB 下面括號表示的分別是行和列的信息:(行,列) (Mem, total)表示主機的物理內存大小,如果是虛擬機,則是分配給虛擬機的大小。 (Mem, used)表示已經分配出去的內存,分配出去的不代表 ...

Sat Jan 27 18:31:00 CST 2018 0 3044
對象占用內存計算方法

1. 使用Java 自帶的內存查看工具進行分析 對於如下代碼: 我們啟動之后用jvisualvm 進行查看: 如下們可以看到每個對象占用16個字節。 2. 使用其他工具進行查看 使用jol 進行查看,jol git 地址: https://github.com ...

Mon Jun 07 05:10:00 CST 2021 0 177
Java中對象占用內存計算方法

普通對象的結構如下,按64位機器的長度計算 1. 對象頭(_mark), 8個字節 2. Oop指針,如果是32G內存以下的,默認開啟對象指針壓縮,4個字節 3. 數據區 4.Padding(內存對齊),按照8的倍數對齊 數組對象結構是 1. 對象頭(_mark), 8個字 ...

Tue Jun 23 23:31:00 CST 2020 0 1272
TensorFlow與caffe中卷積feature map大小計算

剛剛接觸Tensorflow,由於是做圖像處理,因此接觸比較多的還是卷及神經網絡,其中會涉及到在經過卷積或者pooling之后,圖像Feature map的大小計算,之前一直以為是與caffe相同的,后來查閱了資料發現並不相同,將計算公式貼在這里,以便查閱: caffe中: TF中 ...

Tue Jan 10 01:09:00 CST 2017 0 3101
 
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