FLOPS, FLOPs and MACs

最新推荐文章于 2025-03-05 17:38:23 发布
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文章标签： 深度学习 pytorch python
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FLOPS: Floating Point Operations Per Second, 每秒浮点运算次数，是一个衡量硬件速度的指标
FLOPs: Floating Point Operations, 浮点运算次数，用来衡量模型计算复杂度，常用来做神经网络模型速度的间接衡量标准
MACs: Multiply–Accumulate Operations, 乘加累积操作数，常常被人们与FLOPs概念混淆实际上1MACs包含一个乘法操作与一个加法操作，大约包含2FLOPs。通常MACs与FLOPs存在一个2倍的关系。

具体可参考FLOPS ？FLOPs！！ FLOPs ? MACs！！

【图像去噪】基础知识之计算效率 | 计算模型复杂度（MACs，Flops以及单位缩放）和参数量
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-26 512
本文所用代码来自AKDT源码，作为计算模型复杂度和参数量的标准代码积累。
6种方法计算神经网络参数量Params、计算量FLOPs、Macs简单代码
qq_40193227的博客
11-08 5039
6种方法计算神经网络参数量Params、计算量FLOPs、Macs简单代码
手算神经网络MAC和FLOP
新缸中之脑
08-26 1597
在本文中，我们将深入探讨神经网络背景下的 MAC（乘法累加运算）和 FLOP（浮点运算）概念。通过学习如何使用笔和纸手动计算这些内容，你将对各种网络结构的计算复杂性和效率有基本的了解。这是 colab 笔记本中一个。
MACs和FLOPs
拒绝任何因懒惰而生的省略号
09-13 1万+
目录FLOPsMACs关系使用全连接层卷积层深度分离卷积ReLU层全局池化（常用）：一般池化（不常用）：激活层ReLU/PReLU/ELUSigmoid FLOPs Floating Point Operations: 浮点运算次数，每一个加、减、乘、除操作都算1FLOPs操作，常用来衡量模型计算复杂度。 注意下FLOPS：注意全大写，是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，两者别弄混。。。 MACs
[machine learning] MACS、MACs、FLOPS、FLOPs
最新发布
浮生的博客
03-05 522
MACs/FLOPs表示总的操作数(后缀s可以看成是表示复数)，MACS/FLOPS表示每秒可以执行的操作数(即：MACs per Second/FLOPs per Second)。比如说一个模型的计算复杂度是1 GFLOPs，机器CPU的性能是2 GFLOPS，不考虑其他性能损耗，理想状况下这台机器一秒钟可以推理这个模型两次。假设模型是一个三层的FFN模型，每一层的Neuron数都是1024个，输入维数是4，输出维数是2，求这个模型的MACs。我们也可以简单说这个模型的计算复杂度是。
MACs (乘加运算次数)和 FLOPs (浮点运算次数)关系，onnx函数计算方式
qq_40962125的博客
11-01 2704
2. 如果乘法和加法都计1 FLOPs,那么 MACs = FLOPs综上,MACs 和 FLOPs 的关系具体取决于计算方式,但更标准的做法是:MACs 和 FLOPs 是一个量级,它们的数值相等或近似相等。1. 如果乘法计2 FLOPs,加法计1 FLOPs,那么 MACs = 2 * FLOPs。之所以网上有人说它们是二倍关系,可能是采用了乘法计2 FLOPs的计算方式。所以,MACs 和 FLOPs 可以看作相等,都是反映模型计算量的指标。但这并不是一个标准的计算方法。
深度学习——Pytorch模型统计FLOPs，MACs和Params评估参数
qq_40280673的博客
04-29 7963
FLOPs（Floating point operations per second）是指每秒浮点运算次数，MACs （Multiply-Accumulate Operations）是指乘加操作的次数，Params（Parameters）是指模型的参数数量。这三个指标可以用来衡量模型的复杂度，即模型计算量的大小。
【评价指标】FLOPs、MACs(Multiply–Accumulate Operations)、Params
ting的博客
06-27 1079
为了计算模型的总FLOPs，需要对网络中每个操作的FLOPs值进行统计并求和。可以通过工具或代码库自动计算网络的FLOPs值，但需要注意，这些值通常是以理论计算为基础，实际的运行效率可能会受到硬件设备和软件实现的影响。FLOPs值通常被用作指导模型优化和压缩的重要参考指标，因为在保持准确率不变的情况下，降低模型的FLOPs可以提高模型的运行速度和节省计算资源。，就是计算量，在神经网络领域，通常用来衡量神经网络的计算复杂度，即完成一次前向传播所需要的浮点运算次数。，是一个衡量硬件速度的指标。
torchprofile:适用于PyTorch模型的通用且准确的MACs FLOPs分析器
04-29
火炬简介 这是一个分析器，用于基于torch.jit.trace对PyTorch模型的MAC / FLOP进行torch.jit.trace 。 它比基于ONNX的事件探查器更... 然后，您可以使用profile_macs测量MAC的数量： from torchprofile import pro
flops和macs
10-20
FLOPs和MACs都是衡量计算机视觉模型复杂度的指标。FLOPs是指每秒钟浮点运算次数，而MACs是指乘加累积操作数。一个MACs包含一个乘法操作和一个加法操作，因此一个MACs大约包含2个FLOPs。通常情况下，MACs和FLOPs之间...
FLOPS 与 FLOPs 的区别解析
SimpleLearning
03-21 2965
概念不同：FLOPS 表示每秒浮点运算次数，是计算设备的计算性能指标；而 FLOPs 表示模型中的浮点运算操作总数，是模型计算复杂度的指标。应用不同：FLOPS 用于评估计算设备的处理能力和性能；FLOPs 用于衡量模型的计算复杂度和计算量。单位不同：FLOPS 的单位是每秒浮点运算次数（如 TFLOPS、GFLOPS）；FLOPs 的单位是浮点运算操作总数（如 MFLOPs、GFLOPs）。水平有限，有问题随时联系；
MACs 和 FLOPs 有什么区别？如何计算？
ncf的博客
10-15 4389
一、MACs 和 FLOPs 有什么区别？ FLOPs is abbreviation of floating operations which includes mul / add / div … etc. MACs stands for multiply–accumulate operation that performs a <- a + (b x c).12 二、如何计算？ 安装thop pip install thop pytorch使用thop：3 from torchvision.mo
概念|FLOPs、FLOPS还是MACs？
weixin_43833206的博客
09-06 1465
如何区分FLOPs、FLOPS还是MACs？
轻量化评价指标
qq_41749811的博客
08-09 5127
轻量化网络评估指标
Params(M), Multi-Adds (G),FLOPS之间的区别
qq_40723205的博客
06-29 1427
参数数量指的是模型中所有可训练参数的总数。这些参数包括权重和偏置项等。
都说Deepseek省算力，算力到底应该如何计算？
StillTogether的博客
02-10 1481
指每秒浮点运算次数，是衡量硬件性能的指标，表示计算设备每秒能够完成的浮点运算次数。指浮点运算次数，用于描述模型推理过程中需要的计算量，即模型的复杂度。MACs（乘加累积操作数）：指模型中乘法和加法操作的总次数。在神经网络中，乘加操作（Multiply-Accumulate）是常见的计算模式，例如在卷积层和全连接层中。1次乘加操作通常被视为2次FLOPs。1 MFLOPS（百万次浮点运算）= 10⁶ FLOPs1 GFLOPS（十亿次浮点运算）= 10⁹ FLOPs。
深度学习模型计算量评价指标FLOPs, MACs, MAdds关系
热门推荐
BIT_Legend的博客
03-28 1万+
在评价深度学习模型的大小和计算量时，经常使用的参数有：parameters, FLOPs, MACs, MAdds。除此以外，我们还经常见到FLOPS, GFLOPS, TFLOPS，这三个参数其实并非用来评价模型的计算量，而是用来评价计算机硬件的计算能力。
GFLOPS、GFLOPs 和 GMACs的区别与关系
OyamingO的博客
03-28 5583
GMACs是指每秒钟可以执行的十亿次乘加运算（billion multiply-accumulate operations per second），通常用于衡量神经网络计算的性能。GMACs通常用于衡量计算机的向量乘加运算性能，这是神经网络计算中最常见的计算。通常情况下，GMACs与GFLOPs之间存在一个大约1:2的比例关系，因为每个乘加运算需要进行两个浮点运算（一个乘法和一个加法）。它被用来衡量计算机在执行其他种类的计算密集型任务时的性能，如科学计算、图形渲染等。它们的区别在于测量的单位不同。
神经网络中FLOPs和MACs的计算（基于thop和fvcore.nn）
Chauncey_Wang的博客
06-01 5387
谈谈为啥thop和fvcore.nn统计出来计算量不同
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