• 2024-01-18轻量化CNN网络 - ShuffleNet
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  • 2023-11-2011
    #--coding:utf-8--importtorchimporttorchvisionfromthopimportprofile#Modelprint('==>Buildingmodel..')model=torchvision.models.alexnet(pretrained=False)dummy_input=torch.randn(1,3,224,224)flops,params=profile(model,(dumm
  • 2023-11-06Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
    Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)参数量(params):参数的数量,通常以M为单位。params=Kh×Kw×Cin×Cout模型大小(模型大小):在一般的深度学习的框架中(如PyTorch),一般是32位存储,即一个参数用32个bit来存储。所以,一个拥有1M(这里的M是数量单位一百万)参
  • 2023-09-19FLOPS 和 FLOPs 的区别
    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。FLOPs: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。注意在深度学习中,我们用
  • 2023-07-04NLP | FLOPs是什么
    什么是计算密集型任务计算密集型任务指的是需要进行大量计算的任务,通常需要进行大量的数学运算、逻辑运算、数据处理、模拟等操作。这些任务通常需要更多的计算资源,比如更快的处理器、更多的内存、更快的存储设备等。以下是一些常见的计算密集型任务:科学计算:如数值模拟、天体
  • 2023-06-12使用thop和fvcore计算MACs和FLOPs
     一、计算量常使用乘加计算数衡量,英文为multiply-accumulateoperations或multiply-addoperations,因此常缩写为MACs,MACC或MADD。由于乘加计算的底层是通过浮点运算实现的,因此还可使用浮点运算数来表示计算量。浮点计算数,英文为FloatOperations,常缩写为FLOPs。描述了数据
  • 2023-02-10神经网络模型复杂度分析
    前言现阶段的轻量级模型MobileNet/ShuffleNet系列、CSPNet、RepVGG、VoVNet等都必须依赖于于具体的计算平台(如CPU/GPU/ASIC等)才能更完美的发挥网络架构。1,计算平台主
  • 2023-01-29【KAWAKO】模型的压缩、扩张,计算模型的各种成本
    目录模型压缩量化稀疏化训练剪枝知识蒸馏自蒸馏集成使用精细化模型结构模型扩张深度宽度输入图像的分辨率深度、宽度、分辨率联合扩张使用精细化模型结构计算模型的各种成
  • 2023-01-05神经网络模型复杂度分析
    前言一,模型计算量分析卷积层FLOPs计算全连接层的FLOPs计算二,模型参数量分析卷积层参数量BN层参数量全连接层参数量三,模型内存访问代价计算卷积层MAC
  • 2022-11-28B-神经网络模型复杂度分析
    前言一,模型计算量分析卷积层FLOPs计算全连接层的FLOPs计算二,模型参数量分析卷积层参数量BN层参数量全连接层参数量三,模型内存访问代价计算卷积层MA
  • 2022-11-02深度学习卷积、全连接层、深度可分离层参数量和FLOPs计算公式
    来源卷积:输入尺寸  ,卷积核的大小为  * ,输出的尺寸大小为 参数量(1)不考虑bias:(2)考虑bias:FLOPs(1)不考虑bias解释:先计算输出的中一个元素需要的计算量,即括号这一
  • 2022-10-14B-神经网络模型复杂度分析
    目录结构一,模型计算量分析二,模型参数量分析三,一些概念四,参考资料前言现阶段的轻量级模型MobileNet/ShuffleNet系列、CSPNet、RepVGG、VoVNet等都必须依赖于于具
  • 2022-08-20FLOPS和FLOPs、GFLOPs区别与计算
    FLOPS(全部大写)是floating-pointoperationspersecond的缩写,意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。FLOPs是floatingpointofoperations的缩写,是浮点运算次数,可