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自学教程：深度学习计算模型中每层参数的个数和FLOPs

51自学网 2020-10-10 15:49:24

这篇教程深度学习计算模型中每层参数的个数和FLOPs写得很实用，希望能帮到您。

深度学习计算模型中每层参数的个数和FLOPs

分类专栏：深度学习文章标签： caffe

FLOPS：全大写，是floating point operations per second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。

FLOPs：s小写，是floating point operations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。

对于普通卷积层来说：FLOPs=2HW(CinK^2+1)Cout

对于深度可分离卷积: FLOPs=2HW*Cin*(K^2+Cout)

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