卷积产生的参数量(Parameters)和计算量(FLOPs)

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#深度学习 #神经网络

博客介绍了卷积操作的输入、滤波器和输出的维度，分别为H_in × W_in × C_in、k × k、H_out × W_out × C_out，并给出了一次卷积操作产生的参数量和计算量的计算公式，参数量为k × k × C_in × C_out，计算量为k × k × C_in × C_out × H_out × W_out。

输入：H_in × W_in × C_in
Filter：k × k
输出：H_out × W_out × C_out

进行一次卷积操作产生的参数量(Parameters)和计算量(FLOPs)为：
Parameters = k × k × C_in × C_out
FLOPs = k × k × C_in × C_out × H_out × W_out

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2D卷积的实现: import numpy as np def fft_conv(x,weight,padding,stride): x_padded=np.pad(x,((padding,padding),(padding,padding))) h_pad,w_pad=x_padded.shape kx,ky=weight.shape weight_padded=np.pad(weight,((0,h_pad-kx),(0,w_pad-ky))) x_ffted=n
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文章目录1、保存设置 1、保存设置 def zipdir(path, ziph): files = os.listdir(path) for file in files: if file.endswith(".py") or file.endswith("cfg"): ziph.write(os.path.join(path, file)) if file.endswith("cfg"): os.
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04-06 1828
这也就是为什么输入图像的的 H 和 W 不能算入参数量，因为它们是输入数据，是送进网络的图像/特征图，它。• 步长 stride = 1，padding 保持尺寸不变（输出还是 64x64）），卷积核大小是k✖️k，则对于每个输入的 channel，（浮点运算次数），指的是模型运行时需要执行多少次。• 输出通道数（输出特征图的深度）：64。• 输出特征图大小：224 ✖️ 224。（每次卷积一个输出像素时乘加一次）个卷积核），所以还需要相乘，得到。（Parameters）：是。输出通道数（即卷积核个数）
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一、CNN中parameters和FLOPs计算 CNN中的parameters分为两种：W和b，对于某一个卷积层，它的parameters的个数为: (Kh∗Kw∗Cin)∗Cout+Cout \left(K_{h} * K_{w} * C_{i n}\right) * C_{o u t}+C_{o u t} (Kh​∗Kw​∗Cin​)∗Cout​+Cout​ 其中，KhK_{h}Kh​是卷...
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flops和参数量计算
03-30
### 深度学习模型的FLOPs与参数量计算 #### 一、基本概念 在深度学习领域，FLOPs（浮点运算数）用于衡量模型的计算复杂度，而参数量则表示模型中的权重数量。两者共同决定了模型的资源需求和运行效率。 - **FLOPs** 是 floating point operations 的缩写，指的是模型完成一次前向传播所需的浮点运算总数[^2]。 - **参数量 (Params)** 表示模型中所有可训练变量的数量总和[^1]。 --- #### 二、计算公式 ##### 参数量计算 对于神经网络中的每一层，参数量可以通过以下方式计算： - 卷积层： \[ Params_{conv} = K_h \times K_w \times C_{in} \times C_{out} + Bias \] 其中 \(K_h\) 和 \(K_w\) 是卷积核的高度和宽度，\(C_{in}\) 和 \(C_{out}\) 分别是输入通道数和输出通道数，Bias 是否存在取决于具体实现[^4]。 - 全连接层： \[ Params_{fc} = InputSize \times OutputSize + Bias \] - 批归一化层： \[ Params_{bn} = 2 \times Channels \] --- ##### FLOPs 计算 FLOPs 可以通过逐层累加各层的浮点运算来获得。以下是常见层的 FLOPs 计算公式： - 卷积层： \[ FLOPs_{conv} = H_{out} \times W_{out} \times C_{out} \times K_h \times K_w \times C_{in} \] 这里假设每次乘法操作伴随一次加法操作，因此每组乘法和加法计为两次 FLOPs。 - 全连接层： \[ FLOPs_{fc} = InputSize \times OutputSize \] - 激活函数（ReLU 等）： \[ FLOPs_{activation} = H_{input} \times W_{input} \times C_{input} \] --- #### 三、工具方法 为了简化手动计算过程，可以借助一些开源库自动统计模型的 FLOPs 和参数量。 1. **THOP** 使用 THOP 库可以方便地获取 PyTorch 模型的 FLOPs 和参数量： ```python from thop import profile model = YourModel() input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) flops, params = profile(model, inputs=(input_tensor,)) print(f"FLOPs: {flops}, Parameters: {params}") ``` 2. **PTFlops** PTFlops 提供更详细的分析功能： ```python from ptflops import get_model_complexity_info model = YourModel() macs, params = get_model_complexity_info(model, (3, 224, 224), as_strings=True, print_per_layer_stat=True, verbose=True) print(f"MACs: {macs}, Parameters: {params}") ``` 3. **PyTorch Model Summary** 此工具提供直观的分层统计信息： ```python from pytorch_model_summary import summary model = YourModel() input_size = (1, 3, 224, 224) print(summary(model, input_size)) ``` 4. **TensorFlow Profiler** TensorFlow 用户可通过内置 profiler 获取类似的统计数据。 --- #### 四、硬件要求与权衡 - **显存占用** 主要由参数量决定，较大的参数量会消耗更多 GPU 显存。 - **计算时间** 则主要受 FLOPs 影响，较高的 FLOPs 导致推理延迟增加。 - 权衡策略通常包括剪枝、量化、蒸馏等技术，在保持精度的同时减少参数量和 FLOPs[^3]。 ---
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