FLOPs

pytorch计算网络参数量和Flops

fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万（/1000000）M，fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna

Mr_Lowbee·2024-09-11 10:08

【DeepSpeed 教程翻译】三，在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译

DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops

just_sort·2024-09-08 17:39

【笔试】03

在高性能计算领域，FLOPS被广泛用来评估超级计算机、CPU、GPU和其他处理器的计算能力。FLOPS数值越高，计算机执行涉及浮点数的计算能力越强。

yogurt=b·2024-08-31 13:28

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MobileNetV2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）

cofisher·2024-02-09 19:00

YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-08 16:33

AI有道--AI大模型系列文章锦集

FasterNet：更高FLOPS才是更快更强的底气2023-03-16文心一言vsGPT-4实测！百度背水一战交卷2023-03-15如何蹭ChatGPT的热

唐伯虎点·蚊香·2024-02-07 19:46

RT-DETR算法优化改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-06 01:20

MATLAB入门

；（4）变量名必须以字母打头，之后可以是任意字母、数字或下划线，变量名中不允许使用标点符号.特殊变量表特殊变量取值ans用于结果的缺省变量名pi圆周率eps计算机的最小数，和1相加时产生一个比1大的数flops

松果猿·2024-02-04 23:28

【mmseg】python代码实现mmseg工程的FPS、Params参数量、FLOPs

目录1.指标定义2.环境准备3.参数读取4.Params和Flops计算计算步骤python代码如下输出结果5.FPS计算计算步骤python代码输出结果6.完整python代码整理不易，欢迎一键三连！

zy_destiny·2024-02-01 22:12

YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-01 20:59

模型复杂度分析和mmlab实验测试

简介FLOPS:（floating-pointoperationspersecond）的缩写。“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”。

zwhdldz·2024-01-29 09:02

使用thop输出深度学习模型的flops和param

然后frombasicsr.archsimportyourmodelfromthopimportprofilemodel=resnet50()input=torch.randn(1,3,224,224)flops

yanzhizhiyang·2024-01-26 10:01

Paddle：统计模型Flops

函数接口：paddle.flops(net,input_size,custom_ops=None,print_detail=False)参数说明：net(paddle.nn.Layer|paddle.static.Program

微风❤水墨·2024-01-26 10:52

深度学习模型FLOPs详解

计算方法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。

Shashank497·2024-01-26 10:51

[深度学习]PaddleClas：统计模型Flops

PaddleClas：统计模型Flops函数接口paddle.flops(net,input_size,custom_ops=None,print_detail=False)[源代码]作用为：打印网络的基础结构和参数信息

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:19

卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算

1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout,则输出特征图的大小为Cout×Hout×Wout,其中：Hout=⌊(H−K1+2P1)/S1⌋+1Wout=⌊(W−K2+2P2)/S2⌋+1⌊⋅⌋表示向下取整。参数量的计算，由于卷积层共享

AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

「HDLBits题解」Latches and Flip-Flops

本专栏的目的是分享可以通过HDLBits仿真的Verilog代码以提供参考各位可同时参考我的代码和官方题解代码或许会有所收益题目链接：Dff-HDLBitsmoduletop_module(inputclk,//Clocksareusedinsequentialcircuitsinputd,outputregq);////Useaclockedalwaysblock//copydtoqatever

UESTC_KS·2024-01-20 11:33

1 matlab基础

ans:最近计算结束的变量名pi:圆周率eps:计算计中的最小数flops:浮点运算数Inf:无穷大i或j:虚数单位NaN:不定值2。

bluesky140·2024-01-15 08:37

FasterNet（CVPR 2023）论文解读

ChasingHigherFLOPSforFasterNeuralNetworksofficialimplementation：https://github.com/jierunchen/fasternet存在的问题为了设计轻量、速度快的网络，许多工作都专注于减少floating-pointoperations(FLOPs

00000cj·2024-01-14 05:36

深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)

卷积卷积的反向传播过程CNN模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？池化（Pooling）池化层怎么接收后面传过来的损失？平均池化（averagepooling

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。

迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28

深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）

篇章十：TensorRT部署分析与优化方案目录前言：一、模型部署指标分析1.1FLOPS与TOPS1.2Rooflinemodel与计算密度1.3FP32/FP16/INT8/INT4/FP8参数二、模型部署的几大误区

咕哥·2024-01-11 19:58

序列模型（3）—— LLM的参数量和计算量

本文说明以下重要结论设模型参数量为NNN，训练数据量（Token）为DDD，LLM训练中计算量（FLOPs）C≈6NDC\approx6NDC≈6ND参考：模型训练计算量到底怎么算分析transformer

云端FFF·2024-01-11 07:38

序列模型（4）—— Scaling Laws

本文介绍LLM训练过程中重要的ScalingLaws，这是一个经验规律，指出了固定训练成本（总计算量FLOPs）CCC时，如何调配模型规模（参数量）NNN和训练Token数据量DDD，才能实现最高的效率

云端FFF·2024-01-11 07:26

ShuffleNet V2：高效CNN架构设计实用指南

摘要目前，神经网络架构设计主要以计算复杂度的间接指标（即FLOPs）为指导。然而，直接指标（如速度）还取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。

羽星_s·2024-01-04 20:30

花花少年·2024-01-03 07:36

FLOPs 和 Params是什么？

FLOPs和Params是在深度学习中用于衡量模型复杂度和计算量的两个重要指标。

seasonsyy·2024-01-02 08:25

YOLOv8算法优化：解决YOLOv8无法打印计算量（GFLOPs）的问题点

本文内容：解决YOLOv8无法打印计算量的问题点本文提供：1）训练阶段自动打印计算量；2）提供离线打印计算量的代码；1.计算量介绍FLOPS：注意S是大写，是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-pointoperationspersecond

AI小怪兽·2023-12-29 04:48

【论文笔记】Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks

ChasingHigherFLOPSforFasterNeuralNetworks代码地址：https://github.com/jierunchen/fasternet该论文主要提出了PConv，通过优化FLOPS

justld·2023-12-27 22:24

GFLOPs和FLOPs的主要区别

GFLOPs（GigaFloatingPointOperationsPerSecond）和FLOPs（FloatingPointOperations）都是用于衡量算法计算的复杂度的指标，但它们有一些区别

赢勾喜欢海·2023-12-27 11:40

HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证-60道单选题题库及答案

A.FPS(FramesPerSecond)B.FLOPs(Floating-pointOperationsPerSecond)C.aPs（QueryPerSecond）D．F1值M

F_D_Z·2023-12-22 18:38

计算机组成原理

CPU、PC、IR、CU、ALU、ACC、MQ、X、MAR、MDR、I/O、MIPS、CPI、FLOPS解：全面的回答应分英文全称、中文名、中文解释三部分。

ICE0223·2023-12-18 16:43

ResNeXt(pytorch)

ResNet中还是用的普通3*3卷积，但ResNet中引入了1*1卷积来改变通道数，减少3*3卷积的参数，后续的研究对1*1，3*3卷积进行分组来减少参数，直到ShuffleNetV2提出不能一味关注FLOPs

caigou.·2023-12-17 07:51

【神经网络】AlexNet

AlexNet整体的网络结构，包含各层参数个数、FLOPS如

Bosenya12·2023-11-30 09:35

YOLOv8-pose关键点检测：Backbone优化 |EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文解决什么问题：面向移动端的轻量化网络模型EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，替换YOLOv8backboneYolov8-Pose关键点检测专栏介绍

AI小怪兽·2023-11-29 18:21

深度学习之图像分类（十四）CAT: Cross Attention in Vision Transformer详解

IPSA和CPSA的处理流程、维度变换细节FLOPs的计算方法、以及flops和划分的patch数目以及patch的维度计算关系IPSA如何进行localattention、CPSA如何进行globeattentionCAT

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:15

论文笔记——FasterNet

为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。

Sciws·2023-11-25 09:49

tensorflow计算参数的数量以及FLOPs的估算

1参数量的计算该函数需要在训练的函数中调用即可执行，可以得出该网络执行的总参数。defcount():total_parameters=0forvariableintf.trainable_variables():#shapeisanarrayoftf.Dimensionshape=variable.get_shape()variable_parameters=1fordiminshape:var

w_xiaomu·2023-11-24 06:46

MATLAB入门学习记录（一）常用函数记录

自学记录（一）最最最基础的函数和一些简单示例*1.常量（特殊变量）ans-MATLAB中运行结果的默认变量名*（命令窗口中运算，系统会主动把结果赋值给ans变量）pi-圆周率Πeps-计算机中的最小数flops

aq27_·2023-11-23 12:19

YOLOv6项目通过fvcore计算FLOPS输出

使用YOLOv6项目训练数据，默认没有计算FLOPS的选项，这时可以通过引入fvcore来计算FLOPSGithub地址安装fvcore进入python环境，安装fvcorepipinstallfvcore

yingzhu252·2023-11-23 10:11

神经网络中FLOPs和MACs的计算（基于thop和fvcore.nn）

先计算输出的形状公式为H上为(200+0-8)/2+1=97W上依然是3所以输出的形状是(1,64,97,3)卷积的本质是wx+b，但是实际计算过程中，是直接w和x一一对应的乘起来，并且将结果都加起来计算FLOPs

Chauncey_Wang·2023-11-23 10:07

用fvcore计算PyTorch网络的参数量和FLOPs

依赖库安装命令pipinstallfvcoreFLOPs：注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量，可以用来衡量算法/模型的复杂度。示例importtorchfromtorchvision.modelsimportresnet50fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysis,parameter_coun

博客已停更·2023-11-23 10:36

超轻量网络学习笔记

）：关系到模型大小，单位通常是M，通常参数用float32表示，所以模型大小是参数数量的4倍计算公式：Kh×Kw×Cin×Cout（Conv卷积网络）Cin×Cout（FC全连接网络）2.理论计算量（FLOPs

三叔家的猫·2023-11-23 10:04

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6MYOLOv8

会AI的学姐·2023-11-19 17:03

RT-DETR优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计|ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6M

会AI的学姐·2023-11-19 04:41

YOLOv8-Seg改进：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023