FLOPS和FLOPs、GFLOPs区别与计算 |
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FLOPS （全部大写）是floating-point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。FLOPs 是floating point of operations的缩写，是浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型复杂度。常用当然还有GFLOPs和TFLOPsGFLOPS 就是 Giga Floating-point Operations Per Second,即每秒10亿次的浮点运算数,常作为GPU性能参数但不一定代表GPU的实际表现，因为还要考虑具体如何拆分多边形和像素、以及纹理填充，理论上该数值越高越好。1GFlops = 1,000MFlops。 单位换算一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉)一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百京（=10^18）次的浮点运算，一个ZFLOPS（zettaFLOPS）等于每秒十万京（=10^21）次的浮点运算。
对于torchstat: from torchstat import stat import torchvision.models as models model = model.densenet121() stat(model, (3, 224, 224))对于thop: from torchvision.models import densenet121 from thop import profile model = densenet121() input = torch.randn(1, 3, 224, 224) macs, params = profile(model, inputs=(input, ))参考链接：http://imgtec.eetrend.com/blog/2020/100048896.html |
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