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, 4, 8)。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 ...

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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：本卷積層具有的卷積核個數，也即輸出通道數 可見：每個卷積層的時間復雜度由輸出特征圖面積M2，卷積核面積K2 ...

文章目錄概述一、利用torchstat　　1.1 方法　　1.2 代碼　　1.3 輸出二、利用ptflops　　2.1 方法　　2.2 代碼　　2.3 輸出三、利用thop　　3.1 方法　　3.2 代碼　　3.3 輸出概述　　Params：是指網絡模型中需要訓練的參數總數，理解為參數量 ...

舉例1： 　　比如輸入是一個32x32x3的圖像，3表示RGB三通道，每個filter/kernel是5x5x3，一個卷積核產生一個feature map，下圖中，有6個5x5x3的卷積核，故輸出6個feature map（activation map），大小即為28x28x6 ...

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 ...

一、卷積神經網絡參數計算 CNN一個牛逼的地方就在於通過感受野和權值共享減少了神經網絡需要訓練的參數的個數，所謂權值共享就是同一個Feature Map中神經元權值共享，該Feature Map中的所有神經元使用同一個權值。因此參數個數與神經元的個數無關，只與卷積核的大小及Feature Map ...

卷積神經網絡的參數計算 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上參數的計算 ...