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 ...
原文：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 . 方法 . 代碼 . 輸出二 利用ptflops . 方法 . 代碼 . 輸出三 利用thop . 方法 . 代碼 . 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。 FLOPs：是指浮點運算次數，s表示復數，理解為計算量，用於衡量模型的復雜度。 注意與FLOPS區別，FLOPS是每秒浮點運算次數，用來衡量硬件的性能。 一 利用t ...
2022-04-17 15:49 4 1642 推薦指數：
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