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Tensorflow2.0 评价模型复杂度：参数量、FLOPs 和 MACC 计算

文章目录

  • 项目介绍
  • 代码实现：对于迁移学习网络（复杂）
    • 1、迁移学习不带分类层的简化版 MobileNet V2 网络
    • 2、查看网络结构
    • 3、提取需要分析的层
    • 4、计算 FLOPs 和 MACC
  • 代码实现：对于自编写网络（简单）
    • 1、导入网络
    • 2、查看网络结构
    • 3、提取需要分析的层
    • 4、计算 FLOPs 和 MACC

项目介绍

在论文写作时，我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析，主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs 和 MACC，它们的计算原理可以参考《

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