FLOPS

ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

1、摘要当下神经网络架构设计主要以indirectmetric，比如FLOPs，作为指导，但是directmetric，比如speed，也依赖于其他的因素，比如memoryacccesscost，platformcharacters
笑着刻印在那一张泛黄·2020-03-28 11:00

class1-intro

〇、目标实时绘制：15-60fps30+才会流畅高分辨率CPU负荷很大物理、AI（npc智能化）、声音、网络……图形需求高速内存访问、高带宽、浮点数的运算（Flops,FloatingPoingOperation
阿瑟琴·2020-03-25 21:44

flops

FLOPS（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-pointoperationspersecond）的缩写。
Aliyy·2020-03-21 05:10

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

我们发现许多精确的卷积神经网络在进行精确计算时，需要几百个卷积层以及上千条通道，因此需要数以百万计的FLOPs计算。
现在的你看到的我是小小杰·2020-03-20 04:40

轻量级卷积

目录分组卷积深度可分离卷积倒残差模块和线性瓶颈模块激活函数通道混合FLOPs不等同于Speed参考分组卷积分组卷积(GroupConvolution)最早见于AlexNet以切分网络，是一种降低参数量和计算量的方法
骏腾·2020-02-11 11:00

FLOPS和吞吐率

throughput:吞吐率FLOPS(FloatOperationsPerSecond):每秒浮点运算量吞吐率就如同你家里的水管,每秒可以流出多少立方的水每秒浮点计算数(flops)也是衡量吞吐率的一个单位
MiracleJQ·2020-02-05 18:34

在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式

安装方法很简单：pipinstallthop基本用法：fromtorchvision.modelsimportresnet50fromthopimportprofilemodel=resnet50()flops
2Dposeliu·2019-12-30 09:17

深度学习中的数值计算

1.定义参数数量（params）：关系到模型大小，单位通常为M，通常参数用float32表示，所以模型大小是参数数量的4倍理论计算量（FLOPs）：是floatingpointoperations的缩写
wzNote·2019-11-07 16:58

用thop计算pytorch模型的FLOPs

安装thoppipinstallthop基础用法以查看resnet50的FLOPs为例fromtorchvision.modelsimportresnet50fromthopimportprofilemodel
wzNote·2019-09-29 18:07

神经网络里的FLOPs

原文链接：https://blog.csdn.net/zt1091574181/article/details/97393278FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond
阳阳鸭·2019-09-24 19:55

计算caffe模型的参数量params与flops

一、脚本calc_params.pyimportsyssys.path.insert(0,"/home/ubuntu/workspace/caffe-advance/python")importcaffecaffe.set_mode_cpu()importnumpyasnpfromnumpyimportprod,sumfrompprintimportpprintdefprint_net_param
一呆飞仙·2019-09-03 18:53

《ShuffleNet V2--高效CNN架构设计的实用指南》论文笔记

摘要 目前，神经网络体系结构设计主要以计算复杂度的间接度量为指导，即FLOPs。然而，速度
JR_Chan·2019-08-28 15:17

yolo3训练人脸检测模型

对于该数据集，对YOLOv3进行channelpruning之后，模型的参数量、模型大小减少80%，FLOPs降低70%，前向推断的速度可以达到原来的200%，同时可以保持mAP基本不变（这个效果只是针对该数据集的
山水之间2018·2019-08-24 14:40

华为给力！算力最强AI处理器在中国！

昇腾910属于Ascend-max系列，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，即：半精度(FP16)算力达到256Tera-FLOPS，整数精度(INT8)算力达到512Tera
techweb·2019-08-24 11:15

关于卷积操作（Convolution）的理解（参数量和运算量计算），以及网络轻量化（MobileNet Inspired Depthwise Separable Conv深度可分离卷积）

核心挑战就是如何降低CNN对memory（存储）和FLOPS（算力）的要求，但又保持CNN的性能（相比于其在GPU端的原貌）没有显著衰减。为解决这一核心挑战，我们就需要研究网络轻量化，具体说就
Trasper1·2019-08-10 18:41

【论文学习】Xception——回顾经典paper

由于引入DW卷积，但作者的目的不是为了减少flops。所以增加了网络的宽度，所以可以认为是一个flop和wid
Lingyun_wu·2019-08-10 00:17

【论文学习】Xception——回顾经典paper

由于引入DW卷积，但作者的目的不是为了减少flops。所以增加了网络的宽度，所以可以认为是一个flop和wid
Lingyun_wu·2019-08-10 00:17

卷积的计算量flops

W，H是featuremap的宽高，一般也相等。cin，cout是说输入和输出的channel分别是多少，k，w是卷积核大小，这两个一般相等。参考https://blog.csdn.net/weixin_42702666/article/details/88869086进行一部分的补充，如下：假设输入特征图大小为D_F×D_F×M，输出特征图大小为D_F×D_F×N，卷积核大小为D_K×D_K，则
qinglv1·2019-08-04 21:56

CNN中parameters和FLOPs计算

给定一个卷积层Cin*Cout*Hk*Wk(Hk*Wk为kernelshape),outputfeaturemapshape为H*W，其FLOPs为____，参数量为______(1乘累加=2FLOPs
OopsZero·2019-07-29 10:52

神经网络中参数量parameters和FLOPs计算

一.神经网络中参数量parameters和FLOPs计算CNN中的parameters分为两种：W和b，对于某一个卷积层，它的parameters的个数为:(Kh∗Kw∗Cin)∗Cout+Cout\left
奔腾的小马达·2019-07-28 10:15

FBNet: Hardware-Aware Efficient ConvNet Design via Differentiable Neural Architecture Search

另外，之前的工作关注降低FLOPs，但是FLOPs并不总是反应真实的延迟。
_忙中偷闲_·2019-07-24 21:29

关于CNN FLOPs的计算

FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
calvinpaean·2019-07-16 20:08

卷积神经网络CNN中FLOPs的概念和计算

1.什么是FLOPs？FLOPs全称：floatingpointoperationpersecond意思是每秒浮点运算次数，理解为计算速度，是一个用来衡量硬件计算性能的指标。
AugustMe·2019-07-15 18:21

Pytorch学习笔记

Pytorch基本操作expand()扩展维度的contiguous()torch.ge,torch.gt,torch.le逐元素比较3.Pytorch常用工具Pytorch可视化工具统计模型参数量与FLOPs1
pan_jinquan·2019-07-10 08:21

【DL基石】基本知识点

CNN卷积层参数量（参数个数）计算https://zhuanlan.zhihu.com/p/57437131CNN卷积层计算量（FLOPS）计算https://www.liangzl.com/get-article-detail
iamrealAI·2019-07-08 21:24

两行代码统计模型参数量与FLOPs，这个PyTorch小工具值得一试

近日，GitHub开源了一个小工具，它可以统计PyTorch模型的参数量与每秒浮点运算数（FLOPs）。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。
luo_bosir·2019-07-08 16:08

神经网络中的parameters与FLOPs

因此有必要讲一下参数与FLOPs的计算方法。1.模型parameters计算首先明确parameters是一个模型所要学习的权重(W,b)，或者说是定义这个模型的所需要的变量。
DLer_QChen·2019-07-03 10:57

如何计算flops

这里FLOPs(FLoating-pointOperationsPerSecond)是衡量浮点性能的常用单位，即每秒做的浮点运算次数。
hzhj·2019-06-01 15:56

Tensorflow计算一个模型的浮点运算数

1、统计模型的浮点运算数和参数量FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
蓬莱道人·2019-05-31 20:00

谷歌开源缩放模型EfficientNets：ImageNet准确率创纪录，效率提高10倍

虽然准确率只比之前最好的Gpipe提高了0.1%，但是模型更小更快，参数的数量和FLOPS都大大减少，效率提升了10倍！开发EfficientNets是来自谷
wq619000·2019-05-31 18:45

图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」

复杂度分析理论计算量（FLOPs）：浮点运算次数（FLoating-pointOperation）参数数量(params)：单位通常为M，用float32表示。对比s
vincent1997·2019-05-24 10:00

ShuffleNet V1/V2 | 轻量级深层神经网络

而ShuffleNetV2则根据相同的FLOPs（float-pointoperations，乘积数量）情况下模型速度差别仍然很大这一现
CVAIDL·2019-05-21 14:44

深度学习 ShuffleNet V2

现在很多模型的速度评估都是用FLOPs这个指标，但这个指标用来评价速度是不直接的。
CVAIDL·2019-05-21 14:50

模型计算量FLOPs的计算

shufflenet的论文用的是Flops，Mobilenet用的是Madds，Flops应该是Madds的两倍，具体可参考https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/
Kluiverthoo·2019-05-12 17:15

CNN中FLOPs计算

https://blog.csdn.net/sinat_34460960/article/details/84779219在这之前我们先看一下CNN的前向传播计算公式，便于理解什么是parameters和FLOPs
何进哥哥·2019-04-17 13:03

tensorflow 模型优化

首先如何计算CPU的flops：输入cat/proc/cpuinfo物理CPU个数：cat/proc/cpuinfo|grep"physicalid"|sort|uniq|wc-l每个CPU物理核数：cat
googler_offer·2019-04-10 16:28

FLOPs如何计算

/65305385/answer/642367100PRUNINGCONVOLUTIONALNEURALNETWORKSFORRESOURCEEFFICIENTINFERENCE,ICLR20171.FLOPs
ClarenceHoo·2019-04-08 15:42

CVPR2019|用于语义分割的结构化知识蒸馏

从上图可以看到，本论文提出的方法能够在不增加参数量和FLOPs的情况下提高小模
一路狂奔的猪·2019-03-30 14:00

pytorch框架下计算视频工作的flops与params（计算网络计算量和参数量））

这个工作做到的话可以显示出flops（FLOPS：全称是floatingpointoperationspersecond），parameters（参数，网络中对应的参数）。
黑恶歌王·2019-03-21 21:33

FLOPS，FLOPs，Parameters

1FLOPS在描述GPU的性能时，我们常常用到FLOPS进行描述。FLOPS是floatingpointoperationspersecond的简写，即每秒所能够进行的浮点运算数目。
lalalalalalaaaa·2019-03-21 00:42

【论文阅读笔记】HetConv: Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs

论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.04120本文是CVPR2019上发表的一篇文章，文章主要设计了新的滤波器结构，在大幅减少FLOPS的前提下还能保证延迟和准确性。
cskywit·2019-03-19 15:41

ShuffleNet_v2模型解读

论文链接：https://pan.baidu.com/s/1so7aD3hLKO-0PB8h4HWliwAbstract目前，神经网络结构大多数都是以计算复杂度(FLOPS)作为间接度量标准来指导设计的
月臻·2019-03-17 21:26

Pytorch中计算自己模型的FLOPs

转载来源：http://ilovepose.luohuank.xin/t/54?cache=1552532453#Post117https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter安装方法很简单：pipinstallthop基本用法：fromtorchvision.modelsimportresnet50fromthopimportprofilemodel=re
2Dposeliu·2019-03-14 11:35

深度学习中parameters个数和FLOPS计算（以CNN中经典的AlexNet网络结构为例）

面试时遇到过计算神经网路的参数个数以及FLOPS计算，当时对FLOPS计算比较蒙圈，这两天又看到了美团发布的技术博客对深度学习计算量的解决方案中又出现了FLOPS相关概念，所以通过查阅好多大佬的博客把FLOPS
Never-Giveup·2019-01-30 11:58

NVIDIA CUDA初级教程视频--（四）

第四章GPU体系架构概述1.FLOPS：每秒可进行的浮点数运算GFLOPS:每秒可进行的十亿浮点数运算TFLOPS:每秒可进行调度一万亿次浮点数运算2.GPU是一个异构的多处理器芯片，为图形图像处理优化
DafengChi·2019-01-23 21:46

ShuffleNetV2

论文地址摘要  近年来，神经网络的结构设计极大地被间接度量计算复杂度（如FLOPs）导向，直接度量速度还会被其它因素诸如内存存取消耗和平台特性所影响。
醉看长安花·2019-01-23 19:06

ShuffleNet V1/V2 | 轻量级深层神经网络

而ShuffleNetV2则根据相同的FLOPs（float-pointoperations，乘积数量）情况下模型速度差别仍然很大这一现
yuanCruise·2019-01-21 23:56

输出网络结构 flops param参数量浮点操作数

print_model_parm_flops模型计算量#####print_model_parm_flops模型计算量defprint_model_parm_flops():#prods={}#defsave_prods
rrr2·2019-01-10 08:00

Winograd，GEMM算法综述（CNN中高效卷积实现）（下）

现在看来，在追求快速和高的FLOPS指标下，完成相同任务
是否龙磊磊真的一无所有·2019-01-09 23:05

CNN FLOPs数计算

注意：1MAC=2FLOPs1次MAC=2Flops吧，卷积乘法+卷积乘法自后所有数相加（所有数-1，如果有bias正好+1抵消）例子：resnet18算flops，只计算卷积，没考虑relu，bn，add
ForABiggerWorld·2018-12-24 22:43
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