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Tensorflow2.0 评价模型复杂度：参数量、FLOPs 和 MACC 计算

文章目录

  • 项目介绍
  • 代码实现：对于迁移学习网络（复杂）
    • 1、迁移学习不带分类层的简化版 MobileNet V2 网络
    • 2、查看网络结构
    • 3、提取需要分析的层
    • 4、计算 FLOPs 和 MACC
  • 代码实现：对于自编写网络（简单）
    • 1、导入网络
    • 2、查看网络结构
    • 3、提取需要分析的层
    • 4、计算 FLOPs 和 MACC

项目介绍

在论文写作时，我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析，主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs 和 MACC，它们的计算原理可以参考《

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    一、DebugToolBar基本使用1.1、概述Django框架的调试工具栏使用django-debug-toolbar库，是一组可配置的面板，显示有关当前请求/响应的各种调试信息，点击时，显示有关面板内容的更多详细信息。官方文档：DjangoDebugToolbar—DjangoDebugToolbar4.3.0documentation1.2、安装pipinstalldjango-debug-
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  • 一个MIT计算机博士对数学的思考 xjnine Math
     在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界？作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appe
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