【论文】参数量Parameters和每秒浮点运算次数FLOPs的单位是多少？答：Paramenter/M，FLOPs/B

1. 使用thop库打印参数量、计算量

• 神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法

重点参考这个部分：

但是，我认为他的换算方式有误，换算方式应该是：

1. 对于参数量Parameters，统计个数之后，换算成M的含义是million百万，因此换算应该是$1M=10^6$（在代码中$10^6$通常写成1e6）参考链接：数量单位B和M代表多少?
2. 对于每秒浮点运算次数FLOPs，换算成GFLIPs的方式是$GFLOPs=10^{9}FLOPs$（在代码中$10^9$通常写成1e9）参考链接：FLOPS每秒浮点运算次数计算公式

import torch
import torchvision
from thop import profile
 
print('==> Building model..')
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=False).cuda()	# 如果就把cuda()去掉试试
 
input = torch.randn(1, 3, 224, 224).cuda()	# 如果就把cuda()去掉试试
flops, params = profile(model, (input,))
print('GFLOPs: %.2f B, params: %.2f M' % (flops / 1e9, params / 1e6))

2. 标准图例

3. 可能有用的YOLO系列模型汇总

• YOLO系列模型，yolov3-yolov7全方位对比实验参照，包括参数量Params，计算量GFLOPs，复杂度，mAP以及FPS等参照

4. 暂存梯度计算量gradients与参数量的关系

图中的话忘记是在哪里看到的了，感觉很有道理的样子hhh~