FLOPs 第10页

[神经网络]计算量GFLOPS和参数量#Params以及感受野计算

FLOPS：floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。衡量硬件性能的指标。

yogdgoy·2020-06-30 00:20

卷积神经网络经过卷积/池化之后的图像尺寸及参数个数以及FLOPs

尺寸大小卷积设输入图像尺寸为W*W*3，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P,共有M个卷积核，则经过该卷积层后输出的图像尺寸为：[(W-F+2P)/S+1]*[(W-F+2P)/S+1]*M常见的F、S和P的设置如下：F=3,S=1,P=1(保持featuremap大小不变)F=5,S=1,P=2(保持featuremap大小不变)F=5,S=2,P=?(whateverfits)F=1

xytywh·2020-06-30 00:43

学学没完·2020-06-29 06:43

计算模型FLOPs和参数量

在pytorch环境下，有两个计算FLOPs和参数量的包thop和ptflops，结果基本是一致的。

正则化·2020-06-29 01:21

CNN中的参数，计算量，FLOPs，Multi-Add(多添加)，输出特征图尺寸等概念详解

在阅读论文时，我们会遇到参数量，FLOPS，Multi-add，CNN参数，CNN计算量等概念，通过阅读整理，这篇博客希望以最简洁的解释帮助大家理解这些基本概念。

酉意铭·2020-06-29 00:29

CNN模型复杂度（FLOPS、MAC）、参数量与运行速度

文章目录0.模型复杂度简介1.模型复杂度之一：模型参数量的计算方法卷积层参数量计算全连接层参数量计算2.模型复杂度之二：模型计算量的计算方法2.1FLOPs2.1.1注意FLOPs与FLOPS的区别2.1.2

Dr鹏·2020-06-28 22:22

如何让深度学习模型更高效地运行

基本概念：1.FLOPS：每秒可执行的浮点型操作，是一个衡量计算机性能的指标2.Nas:Neuralarchitecturesearch,神经网络架构搜索，是一种自动设计人工神经网络的技术，在大数据集上搜索所化的时间非常漫长

Jumi爱笑笑·2020-06-28 22:27

英特尔新至强可扩展赢当下

打造面向敏捷数字服务的前瞻性平台英特尔®至强®高计算力引领业务先机•整体性能相比上一代产品提升了65%；•支持英特尔®QuickAssist技术,8K数据块时压缩速度可达100Gb/s；•支持英特尔®AVX-512技术,每时钟周期的FLOPS

weixin_34380948·2020-06-28 18:23

处理器的计算能力如何计算

，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮点运算，也称为16FLOPs

weixin_30593261·2020-06-27 21:52

(转载)CNN 模型所需的计算力（FLOPs）和参数（parameters）数量计算

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。

weixin_30446197·2020-06-27 19:43

PaddleClas-图像分类模型TensorRT预测评估

简介在之前介绍分类模型的时候，大家除了比较精度之外，一般还会比较flops和params这两个参数，flops表示计算量，可以间接反映推理速度，params表示参数量，可以反映存储大小。

Strangers_bye·2020-06-27 04:02

caffe 获取模型flops

importsyssys.path.insert(0,"python")importcaffedefget_model_param_flops(model):net=caffe.Net(model,caffe.TEST

Nine-days·2020-06-27 02:50

深度学习中FLOPs计算

深度学习中FLOPs计算定义：FLOPs（floatingpointoperations），即浮点数运算次数，是一个计算量，所以可以用来衡量一个算法/模型等的复杂度FLOPs是用来计算整个网络模型中乘法

shentu7·2020-06-26 09:19

EfficientNet算法解析和实践

EfficientNet研究的就是在相同FLOPS算力的限制下，探索网络深度、宽度和分辨率对相同操作类型网络的结果影响，找到最优的配置比例参数。

EntropyNeg·2020-06-26 07:02

DeepLearning计算代价：FLOPs

机器学习领域论文中，有时会通过"Accuracy-FLOPs"图来比较不同模型在性能和计算力代价方面的权衡，比如最近谷歌的EfficientNet。

MCPRL_Iris·2020-06-25 23:29

深度学习-计算量及GPU显存

FLOPs为FLOP单位，因此1MACC=2FLOPs我们通常统计计算量使用FLOPs（浮点运算数），但是这里我们使用MACCs或乘法累加数。

‘Atlas’·2020-06-25 22:59

神经网络所需算力估算

FLOPS

小罗最喜欢的你·2020-06-25 17:32

Uva(11552)(Fewest Flops)

链接：https://vjudge.net/problem/UVA-11552思路：就动态规划加枚举就完事了，有以下贪心在里面：当上一个结尾为k时，则下一个的结尾肯定不为j，且一个大块中所有相同的要连在一起，注意动态规划时第一块要拿出来单独处理，因为他左边没有块所以跟其他的处理方式不太一样，复杂度的话O(n)，后面枚举的时候枚举前一块的结尾和后一块的结尾，如果二者相等则跳过，不等则查询一下后一块中

kimoyami·2020-06-25 14:36

神经网络运算量&参数量估计——FLOPS和FLOPs辨析

运算量：使用FLOPs衡量，代表浮点运算次数，这个可以衡量算法/模型的复

超级无敌小小顺利·2020-06-25 10:31

用tensorflow计算模型复杂度(浮点计算量，FLOPｓ)

2.计算复杂度衡量标准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。

实验室的搬运工·2020-06-25 08:18

FLOPS释义

FLOPS是Floating-pointOperationsPerSecond,即每秒所执行的浮点运算次数的英文缩写。

qilu0882·2020-06-24 21:34

计算网络中的参数量(param)和浮点计算量(FLOPs)

手动计算：先上公式。paramconv=(kw∗kh∗cin)∗cout+coutparam_{conv}=(k_w*k_h*c_{in})*c_{out}+c_{out}paramconv=(kw∗kh∗cin)∗cout+coutFLOPsconv=[(kw∗kh∗cin)∗cout+cout]∗H∗WFLOPs_{conv}=[(k_w*k_h*c_{in})*c_{out}+c_{out}

mynodex·2020-06-24 16:07

GPU处理能力（TFLOPS/TOPS）

FLOPS是Floating-pointOperationsPerSecond的缩写，代表每秒所执行的浮点运算次数。

在路上2020·2020-06-24 12:35

衡量神经网络的常见参数 FLOPs与参数数量计算方法总结

FLOPs衡量神将网络中前向传播的运算次数，FLOPs越小，则计算速度越快。

宇弦酒仙·2020-06-24 12:51

计算FLOPs和Parameters数量

数量：输入：【H_in,W_in,C_in】卷积核大小：【K_h,K_w】输出：【H_out,W_out,C_out】parameters=（K_h*K_w*C_in）*C_out+C_out(偏置)FLOPs

kabuto_hui·2020-06-24 00:05

如何计算caffe模型的参数量params与flops

最近需要比较不同模型的参数量，pytorch可以用一行代码解决，但是Caffe比较麻烦，做个记录~#Pytorchcount=0forpinnet.parameters():count+=p.data.nelement()方法1.通用型文件calc_params.pyimportsyssys.path.insert(0,"/home/ubuntu/workspace/caffe-advance/p

xuehaowang·2020-06-23 23:30

统计模型参数量与FLOPs

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。

ShellCollector·2020-06-23 20:13

CNN网络各种层的FLOPs和参数量paras计算

目录FLOPs标准卷积层的FLOPs深度可分离卷积的FLOPs池化层的FLOPS全局池化一般池化全连接层的FLOPs激活层的FLOPsReLUsigmoid参数量卷积层的参数量深度可分离卷积的参数量池化层的参数量全连接层的参数量参考资料

Yee_Ko·2020-06-23 09:29

深度学习分类网络

深度学习分类网络发表于2017/9/2420:18:52247人阅读分类：基础图像主要介绍一些分类网络，并计算了FLOPS，参数个数和感受野信息，方便大家查询。

清风飞扬go·2020-06-23 09:55

关注公号：AI深度视线 | EfficientDet: 论文理解，MAP50.9目前最高，模型小4倍！

精彩内容EfficientDet-d6在52M参数和229BFLOPs的情况下，实现了map在COCO数据集的最高水平(50.9)，比之前最好的检测器更小，使用更少的FLOPs(13xlessFLOPs

关注公众号‘AI深度视线’·2020-06-22 17:01

深度学习自学（十三）：Nas＋Mnas移动端网络搜索结构

.pdf一、MnasNetMnasNet提出了一种自动神经结构搜索的方法：将latency（运算延迟时间）也作为优化目标，以此来搜索能够平衡accuracy和latency的网络模型（之前都是通过减少FLOPS

TheDayIn_csdn·2020-06-22 06:38

如何计算模型的FLOPs

fromtorchvision.modelsimportresnet50fromthopimportprofilemodel=resnet50()input=torch.randn(1,3,224,224)flops

LemonTree_Summer·2020-06-22 00:57

深度学习中的FLOPs是什么？如何计算的？

1.区分FLOPs和FLOPSFLOPS：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。

种花家的奋斗兔·2020-06-21 22:07

计算CNN的模型的算力FLOPS

YOLOv3中的有一输入日志显示了BFLOPS，代表了这一卷积层的算力具体有多少。下面是我输入的前面38层的日志;layerfilterssizeinputoutput0conv323x3/1416x416x3->416x416x320.299BFLOPs1conv643x3/2416x416x32->208x208x641.595BFLOPs2conv321x1/1208x208x64->208

xidaoliang123·2020-06-21 14:38

一文总结最新可微NAS研究路线图

NAS在优化的过程中，考量的因素有：mAP，memory，size，flops，lantency，带宽，平台等等。例如，在一些移动端的硬件设备上面不支持对dep

woshicver·2020-06-21 14:17

2020计算机视觉（cv）算法岗面试题目及答案汇总（一）

求操作的FLOPs？答：输出尺寸为L′=(L−k+2∗p)/s+1L^{'}=(L-k+2*p)/s+1L′=(L−k+2∗p)/s+1，FLOPs=c∗L′∗L

Memory逆光·2020-06-21 13:49

神经网络的FLOPs计算（一）：理论篇

前言在深度学习的研究中，神经网络有时候不光要求网络的精度，在调整模型或者精简模型的时候，需要知道模型的运算量有多大。一般来说模型的参数量能够大致反映模型量级，但是运算量才是我们真正需要知道的。本系列文章旨在介绍神经网络中各种网络层的运算量计算方法，以及代码实现自动计算网络模型运算量。神经网络的计算量主要体现在卷积层、全连接层，其它的激活层、BatchNorm层、池化层等占比重较少。运算量计算方法以

球场恶汉·2020-06-21 13:51

MACC与TOPS（FLOPS）互相换算

最近在做深度学习模型在嵌入式设备上的速率评估，现阶段一般计算深度模型的计算力的单位一般是MACC（Multiply–accumulate），一般评估嵌入式设备的单位是TOPS（TeraOperationsPerSecond），中文网站很少有介绍两者的关系。在查阅资料后基本可确定是tops=TMACC×2的关系。具体可看：https://www.nxp.com/files-static/traini

Y努力学习·2020-06-21 12:16

CNN模型所需的计算力（flops）以及常见层的flops分析

1、flops解释Flops:floatingpointoperationspersecond的缩写，指的是每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。

有石为玉·2020-06-21 12:17

FLOPS与GOPS：各平台及神经网络算力算量调研

目录一、GOPS与FLOPS1.1FLOPSFLOPS定义FLOPS换算前标的十进制与二进制显卡FLOPS值1.2GOPS1.3FLOP与GOPS之间的换算二、常规神经网络算力2.1AlexNet2.2ResNet

祥瑞Coding·2020-06-21 12:19

teraflop级、TFLOPS、TOPS

FLOPS每秒浮点运算次数，TFLOPS表示每秒万亿（10^12）次浮点计算；TFLOPS是floatingpointoperationspersecond每秒所执行的浮点运算次数。

weixin_30687811·2020-06-21 10:32

【FLOPS】各种模型统计FLOPs

简介：FLOPs:FLOATING-POINTOPERATIONSPERSECOND1、Pytorch:pytorch有PyTorch-OpCounter:github:https://github.com

懂懂懂懂懂懂懂·2020-06-21 09:04

FLOPS理解

在描述GPU的性能的时候，我们常常用到FLOPS进行描述。FLOPS是Floating-pointOperationsPerSecond的简写，即每秒所能够进行的浮点运算数目。

James-0·2020-06-21 07:54

DMIPS、FLOPS区别和联系

2.什么是FLOPS?FLOPS:Floating-pointOperationsperSecond：主要用于测浮点计算能力。3.怎么评测DMIPS?

The Goat·2020-06-21 02:55

FLOPS是什么？用于衡量超级计算机的算力

FLOPS全称是floating-pointoperationpersecond,每秒浮点运算次数，用于衡量计算机的算力和执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。

戎码关山·2020-06-21 00:01

FLOPS、TOPS和FLOPs的区别

FLOPS，即每秒浮点运算次数,是每秒所执行的浮点运算次数（Floating-pointoperationspersecond；缩写：FLOPS）的简称，被用来评估电脑效能.FLOPs：注意s小写，是floatingpointoperations

BRUCE_WUANG·2020-06-20 21:14

模型 FLOPs, MACs, MAdds 关系以及常用计算工具的主要差异

衡量模型大小的指标有：parameters和[FLOPs,MACs,MAdds]中三者之一。1.FLOPs,MACs,MAdds？？？三者有什么关系呢？

昵称己存在·2020-06-11 11:51

穿人字拖的女人，有性感不羁的灵魂

人字拖（Flip-Flops），光听单词发音就能感受到那种踢踢踏踏的节奏。这样一种自带背景音乐的出身，注定了会是不平凡的存在。所以海贼王路飞才会穿着一双人字拖去征服世界吧？

她生活·2020-05-29 00:00

1,000pieces of plastic found inside dead whale in Indonesia印度尼西亚鲸鱼尸体内发现1000块塑料垃圾

Morethan1,000assortedpiecesofplastic,including115cups,25bags,fourbottlesandtwoflip-flops,havebeenfoundinsideadeadspermwhaleinIndonesia

Itisfine·2020-04-07 02:12

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·2020-03-29 00:49

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