卷積神經網絡相關（1）：卷積神經網絡模型的參數量Params和計算量FLOPs簡單代碼
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 ...
原文：神經網絡模型的參數量和計算量
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 ：浮點運算次數，理解為計算量，可以用來衡量算法的復雜度。一個乘法或一個加法都是一個FLOPs FLOPS ...
2022-09-08 14:02 0 2530 推薦指數：
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