文章目录 使用PyTorch构建神经网络，并使用thop计算参数和FLOPsFLOPs和FLOPS区别使用PyTorch搭建神经网络整体代码1. 导入必要的库2. 定义神经网络模型3. 打印网络结构4. 计算网络FLOPs和参数数量5. 结果如下手动计算params手动计算FLOPs注意 使用PyTorch构建神经网络…

前言一些关键字定义及理解 计算量 FLOPs内存访问代价 MACGPU 内存带宽Latency and Throughput英伟达 GPU 架构 CNN 架构的理解手动设计高效 CNN 架构建议 一些结论： 一些建议轻量级网络模型部署总结轻量级网络论文解析文章 参考资料 文章同步发于 github 仓库 和 知…

THOP 是 PyTorch 非常实用的一个第三方库，可以统计模型的 FLOPs 和参数量。使用方法为： from thop import clever_format from thop import profileclass YourModule(nn.Module):# your definition def count_your_model(model, x, y):# your rule here…

YOLOv3中的有一输入日志显示了BFLOPS，代表了这一卷积层的算力具体有多少。下面是我输入的前面38层的日志; layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BFLOPs 1 conv 64 3 x 3 / 2 …

FLOPS，FLOPs，MACCs学习记录 我的模型有多快？——深度学习网络模型的运算复杂度、空间占用和内存访问情况计算用tensorflow计算模型复杂度(浮点计算量，FLOPｓ)PyTorch Tips(FLOPs计算/参数量/计算图可视化/相关性分析)C…

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