神经网络运算量&参数量估计——FLOPS和FLOPs辨析

一、概念明晰

首先要明确“运算量”和“参数量”两个概念：

参数量：这个比较好理解，例如卷积层中的卷积核c_i*k*k*n_o，其参数量就是相乘的结果。而且，无论输入图像的尺寸怎么变（YOLO实现中的multi scale训练策略），只要模型结构确定，参数量就固定。还需要注意，参数都是FP32（4字节）存放，所以模型大小是参数量*4。

运算量：使用FLOPs衡量，代表浮点运算次数，这个可以衡量算法/模型的复杂度。

 还要区分两个容易混淆的量：FLOPS和FLOPs：

FLOPS：Floating point Opreations Per Second，每秒浮点运算次数，理解为计算速度，是一个衡量硬件的标准。GPU算力[Nvidia官网查询]描述的就是这个，这些数值的单位为MM=10^12次。

FLOPs：Floating point Opreations，s是复数，为浮点数操作数。理解为算法的计算量。paper中通常使用的是GFLOPs，即10亿次浮点运算。

二、网络分析

 分析一个Conv层，核大小为k，输入通道为C_i，输出通道为C_o，输出的Feature Map尺寸为H*W。

 不考虑bias：，其中有C_i*k*k次乘法 + (C_i*k*k-1)次加法运算，最后合起来乘以H*W*C_o。

考虑bias：，其中的2可以视为一个MAC有两个操作。

 上面的计算方式精确地计算了卷积层所需要的opreation数，但是也有一种计算方法直接给出了conv的FLOPs，例如CVPR2020的GhostNet中对卷积层的直接计算：

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参考博文：

FLOPS理解：https://blog.csdn.net/smallhujiu/article/details/80876875

MAC：https://www.mobibrw.com/2019/17864

知乎算力和参数：https://www.zhihu.com/question/65305385/answer/451060549

FLOPS和FLOPs辨析：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/10904552.html