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AI摘要
FLOPS是衡量硬件每秒浮点运算次数的指标，而FLOPs用于表示模型的计算复杂度。MACs代表乘积累加操作，每个MAC相当于一次FLOPs。文章介绍了如何使用thop库来计算模型如ResNet50的FLOPs，并提供了自定义计算规则的方法，以提高输出结果的可读性。
提到计算量必然涉及FLOPS, FLOPs和MACs，并不是同样的意思，切忌混淆。
FLOPS：Floating Point Operations Per Second，每秒浮点运算次数，是一个衡量硬件计算性能的指标。
FLOPs：Floating Point Operations，浮点运算次数，常用来衡量模型的计算复杂度，即计算量。（大多数论文会在表格中给出模型的FLOPs指标。不过，该指标与实际速度并不完全正相关，我自己测也是这样，所以也有一些论文会给FPS或者1/FPS即单图片推理时间。）
显然，FLOPS和FLOPs不是一回事，FLOPS的积分可以理解为等于FLOPs。
MACs：Multiply–Accumulate Operations，1 MAC = 1次加法+1次乘法操作。
因为，每次运算就等于1次FLOPs，所以，近似地，从数值上看我们有
安装thop
pip install thop
基础用法
以查看resnet50的FLOPs为例
from torchvision.models import resnet50
from thop importPytorch中FLOPs和Params计算
【代码】Pytorch中FLOPs和Params计算。
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