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神经网络计算量FLOPs

FLOPS：floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。

FLOPs：floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。

假设采用滑动窗实现卷积且忽略非线性计算开销，则卷积核的FLOPs为

\textup{FLOPs}=2HW(C_{in}K^{2}+1)C_{out}

其中，H、W和C_{in}分别为输入特征图（就是输入图片了）的高度、宽度和通道数，K为核宽度，C_{out}为输出通道数。全连接层网络FLOPs为

\textup{FLOPs}=(2I-1)O

其中，I为输入维数，O为输出维数。

Ref: Molchanov P, Tyree S, Karras T, et al. Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference[J]. 2016.

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