vgg16参数量和计算量 将所有的memory加起来:大约就是24M,卷积的时候是float32格式,所以,要乘以4bytes. 将所有的parameters:即weights加起来,大约是138M floats。 将Filter Shape列所有值加起来便是,总的参数量。 将input size列所在的值,加起来,便是,内存memory。©...
下面计算vgg16的参数: 计算里:乘法里前面3个数字是三维的卷积核的尺寸,乘法项最后一个数字是这一层的卷积核数量,加法项是偏置参数数量 第1层: =3*3*3*64+64; 第1层: 1792 =3*3*3*64+64;前面的3*3*3是三维的卷积核,64是这一层的卷积核数量,最后的是偏置参数数量 第2层: 36928 =3*3*64*64+6...
GFLOPs:一个GFLOPs等于每秒十亿(=10^9)次的浮点运算。 二、计算VGG16的GFLOPs和参数量 fromthopimportprofileimporttorchimporttorchvision.modelsasmodels model = models.vgg16() device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") model.to(device)input= torch.zeros((1,3,224,224))....
vgg16参数量和计算量 展开全文 将所有的memory加起来:大约就是24M,卷积的时候是float32格式,所以,要乘以4bytes. 将所有的parameters:即weights加起来,大约是138M floats。 将Filter Shape列所有值加起来便是,总的参数量。 将input size列所在的值,加起来,便是,内存memory。