计算机中flops是什么意思啊，flop是什么意思？

1. 深度学习框架FLOPs的概念

Floating point operations

即：浮点运算数量

Paper里比较流行的单位是GFLOPs

1 GFLOPs = 10^9 FLOPs

即：10亿次浮点运算

2. 深度学习框架FLOPs的组成

1. 卷积运算Conv

用以下动图中直观的解释：

Image大小为 5×5

卷积核大小为 3×3

那么一次3×3的卷积(求右图矩阵一个元素的值)所需运算量：(3×3)个乘法+(3×3-1)个加法 = 17

要得到右图convolved feature (3×3的大小)：17×9 = 153

2. BatchNorm

3. ReLu

4. Linear

5. Upsample

6. Poolings

其中，Conv所占的比重通常是最大的

此外，它和输活动：慈云数据爆款香港服务器，CTG+CN2高速带宽、快速稳定、平均延迟10+ms 速度快，免备案，每月仅需19元！！ 点击查看入图像的大小也有关系

而#Parameters和图像大小无关

3. 计算FLOPs的代码或包

因为无人驾驶车载板子对模型复杂度有要求

今天在Github上找了一下午代码(基于Pytorch)

终于找到一个既傻瓜又好用的！！！

示例代码(以VGG16为例)：

84767529

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