链接丨https://www.zhihu.com/question/65305385 FLOPS:注意全大写,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:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点...
是一个衡量硬件性能的指标。 > FLOPs:注意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。 不同的网络算子有不同的计算量,其计算方式也不相同。在卷积神经网络中,主要以卷积层和全连接层为主,其他算子的操作一般比较小,可以忽略不计,算作误差。
EFLOPS是ExaFLOPS的缩写,表示每秒百亿亿次浮点运算(10¹⁸次),是衡量计算机或计算系统浮点运算能力的单位。其命名规则遵循国际标准,从FLOPS(每秒浮点运算次数)逐级扩展:MFLOPS(百万次)、GFLOPS(十亿次)、TFLOPS(万亿次)、PFLOPS(千万亿次)、EFLOPS(百亿亿次)。 如何理解EFLOPS? 量级对比 1 EFLOPS = 10²...
它反映了进行三矩阵乘法操作时所需浮点运算数量。矩阵维度对三矩阵乘法浮点计算量影响显著。若矩阵A是m×n ,矩阵B是n×p ,矩阵C是p×q ,计算量有特定规律。不同顺序计算三矩阵乘法,浮点计算量会不同。以(A×B)×C顺序计算,先算A×B有m×n×p次浮点运算。接着算(A×B)×C,又有m×p×q次浮点运算。
卷积神经网络的参数量计算和浮点计算量分析 1. CNN参数 params(w) = co*(ci* kw* kh) params(b) = co 所以总的参数量为 params = co*(ci* kw* kh+ 1) 当使用了BatchNormalization时,不需要bias 2. CNN计算量 FLOPs (乘法) = co*H * W * (ci* kw* kh) 其中H, W代表输出特征的宽和高...
FLOPs 的全称是 floating points of operations,即浮点运算次数,用来衡量模型的计算复杂度。计算 FLOPs 实际上是计算模型中乘法和加法的运算次数。卷积层的浮点运算次数不仅取决于卷积核的大小和输入输出通道数,还取决于特征图的大小;而全连接层的浮点运算次数和参数量是相同的。 特别的,对于 Group Conv: (2)paramGC...
本文主要是介绍了,给定一个卷积神经网络的配置之后,如何大概估算它的浮点数运算量。 相关代码:CalFlops,基于MXNet框架的 Scala 接口实现的一个计算MXNet网络模型运算量 的demo。 正文 对于炼丹师来说,针对任务调整网络结构或者在做模型精简的时候,尤其是对模型的速度有要求 ...
为什么profile 计算浮点运算量时只计算乘法次数 为什么浮点数不能等于, 近期参与到了一个金融项目,开发十分的谨慎。先抛出我有问题的代码,作用是把以分为单位的金额转成以元为单位的字符串。longadjustFee;String.valueOf(adjustFee/100.0); 很自信的以为
模型参数量是指神经网络中需要学习的权重和偏差的数量,一般用 "M" 表示,通常会决定模型的存储空间大小和计算复杂度。浮点操作次数 FLOPs(Floating Point Operations)是指通过执行加、减、乘、除等基本算术运算所需的总操作次数,它通常用来衡量模型的计算复杂度。存储访问速度 MACs(Memory Access Costs)是指从内存中读...
深度学习卷积网络浮点计算量和参数量的计算 卷积网络应用,文章目录卷积网络的应用概述分类与检测图像分类分类与定位基础知识实施步骤目标检测RegionProposalsR-CNNROI缺点SPP-NetSPPFastR-CNNRoIPoolingFasterR-CNNR-CNN系列对比YOLO评估指标分类问题目标检测卷积网络的应