1、FLOPs的概念:全称是floating point operations per second,意指每秒浮点运算次数,即用来衡量硬件的计算性能;在CNN中用来指浮点运算次数;

2、计算过程:

如上,根据上图来计算第一层卷积层的FLOPs:

对于某个卷积层,它的FLOPs数量为:,其中表示该层参数的数目。

这里AlexNet网络第一卷积层为例,它的FLOPs数目为: 

CNN中计算量FLOPs的计算的更多相关文章

  1. 经典CNN模型计算量与内存需求分析

    表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23 ...

  2. 深度可分卷积(Depthwise Separable Conv.)计算量分析

    上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution, ...

  3. ResNeXt——与 ResNet 相比,相同的参数个数,结果更好:一个 101 层的 ResNeXt 网络,和 200 层的 ResNet 准确度差不多,但是计算量只有后者的一半

    from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transform ...

  4. 可分离卷积详解及计算量 Basic Introduction to Separable Convolutions

    任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离 ...

  5. 深度学习之depthwise separable convolution,计算量及参数量

    目录: 1.什么是depthwise separable convolution? 2.分析计算量.flops 3.参数量 4.与传统卷积比较 5.reference

  6. 深度学习之group convolution,计算量及参数量

    目录: 1.什么是group convolution? 和普通的卷积有什么区别? 2.分析计算量.flops 3.分析参数量 4.相比于传统普通卷积有什么优势以及缺点,有什么改进方法? 5.refer ...

  7. 深度学习之(经典)卷积层计算量以及参数量总结 (考虑有无bias,乘加情况)

    目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github ...

  8. java中float/double浮点数的计算失精度问题(转)

    如果我们编译运行下面这个程序会看到什么? public class Test  {    public static void main(String args[]) {                ...

  9. Android中图片占用内存的计算

    Android中图片占用内存的计算 原文链接 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e60b09d01016133.html   在Android开发中,我现在发现很多人还不 ...

随机推荐

  1. React vs Angular vs Vue 2019

    React vs Angular vs Vue 看待这三个主流框架给出的想法 Angular is the entire kitchen that gives you all the tools ne ...

  2. Win10 Subsystem Linux : Ubuntu 的root密码

    安装完Ubuntu后忽然意识到没有设置root密码, 不知道密码自然就无法进入根用户下.Ubuntu的默认root密码是随机的, 即每次开机都有一个新的root密码.我们可以在终端输入命令 sudo ...

  3. SSH如何使用

    如何查看SSH服务是否已经安装? 在终端命令行执行 rpm -qa | grep "ssh" 执行结果请看下图,说明已经安装:其实在安装linux操作系统的时候默认就会安装上的. ...

  4. 【CSP模拟赛】天才绅士少女助手克里斯蒂娜(线段树&读入优化&输出优化)

    题面描述 红莉栖想要弄清楚楼下天王寺大叔的显像管电视对“电话微波炉(暂定)”的影响.选取显像管的任意一个平面,一开始平面内有个n电子,初始速度分别为vi,定义飘升系数为 $$\sum_{1\leqsl ...

  5. ES6——class类继承(读书笔记)

    前言 我一定是一个傻子,昨天这篇文章其实我已经写好了一半了,但是我没有保存 这是学习ES6的过程,我没有系统的看完阮大大的书.零零散散的,很多功能知道,但是没有实际的用过 看了几遍,总是看前面几章,所 ...

  6. 深度学习面试题11:池化(same池化、valid池化、带深度的池化)

    目录 Same最大值池化 多深度的same池化 Same平均值池化 Valid池化 参考资料 池化(Pooling)操作与卷积类似,取输入张量的每个位置的矩形领域内的最大值或平均值作为该位置的输出. ...

  7. 开启和关闭oracle数据库中的审计功能

    第1步:查看审计功能是否开启?SQL> show parameter audit;NAME                                 TYPE        VALUE-- ...

  8. 女士品茶 | The Lady Tasting Tea | 统计学史

    The Lady Tasting Tea - How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century 本书只讨论了20世纪这100 ...

  9. Intellij IDEA的Facets和Artifacts

    Facets: Facets表述了在Module中使用的各种各样的框架.技术和语言.这些Facets让Intellij IDEA知道怎么对待module内容,并保证与相应的框架和语言保持一致. 使用F ...

  10. Django HttpResponse与JsonResponse

    本文链接:https://blog.csdn.net/mr_hui_/article/details/86498509 我们编写一些接口函数的时候,经常需要给调用者返回json格式的数据,那么如何返回 ...