【深度学习常见问题——模型参数量】

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#深度学习 #人工智能 #计算机视觉

本文详细介绍了深度学习模型参数量的计算方法，包括卷积层和全连接层的参数量计算公式，并阐述了模型参数量与所需存储空间的关系，如参数量与所占字节数的比例。同时，提供了字节单位的换算规则，帮助理解模型的存储需求。

深度学习常见问题——模型参数量

模型参数量

衡量标准

模型参数量用个数来衡量，参数量为600M，则以为着模型有600M个参数。一般默认模型采用FP32的精度进行存储，也就是1个参数用32位(bit)存储，也就是说，600M个参数需要用 600 M ∗ 32 = 19200 M 600M*32=19200M 600M∗32=19200M的bit进行存储，也就是需要 600 M ∗ 32 8 = 2400 M \frac{600M*32}{8}=2400M 8600M∗32​=2400M字节(Byte)进行存储。
简记： 参数量：所占字节数 = 1：4

常见的单位换算：
8bit = 1Byte（字节）
1kb = 1024Btye
1Mb = 1024kb
1Gb = 1024Mb

参数计算

  1. 对卷积层 C o n v ( C i n , C o u t , K h , K w ) Conv(C_{in}, C_{out}, K_{h}, K_{w}) Conv(Cin​
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Pytorch中统计模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
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get_model_complexity_info 函数的参数 as_strings=True 表示返回的结果以字符串形式表示，print_per_layer_stat=True 表示打印每个层的统计信息。然后，我们定义了模型的输入尺寸，并使用 get_model_complexity_info 函数来计算模型的乘积累加操作（MACs，可以近似为 FLOPs）和参数量。最后，我们将结果打印出来。在深度学习中，FLOPs 用于衡量模型的总计算量，包括所有的乘法、加法和其他可能的操作（如激活函数的计算）。
计算网络模型的参数数量并将其转换为兆字节（MB）和千字节（KB）
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05-06 6852
所有参数的总数），怎么将其转化为MB（兆字节）或者K？ 要将模型的参数总数转换为 MB（兆字节）或 KB（千字节），需要考虑每个参数通常用 4 字节（32 位浮点数）或 8 字节（64 位浮点数）来表示。接下来，将总参数数量乘以每个参数所占用的字节数（例如 4 字节），然后除以相应的单位转换因子。
大模型部署宝典：参数量选择与本地工具详解，适合小白与程序员
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本文深入分析了大模型参数量选择与本地部署方案。技术角度指出32B模型是当前通用场景的性价比拐点，但垂直领域通过知识蒸馏可使小模型(<10B)达到生产要求。文章详细对比了Ollama、LMStudio等本地部署工具的特点与适用场景，帮助开发者根据硬件条件和应用需求选择最佳方案。随着模型架构创新与推理优化技术发展，中等规模模型(13B-20B)正逐渐具备实用价值，未来7B-13B模型有望在边缘计算场景实现突破。
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深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算（二）
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06-02 3367
本文学习记录卷积神经网络的复杂度分析。 转载自：卷积神经网络的复杂度分析 - 知乎 卷积神经网络的复杂度分析 在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下。 本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析（其实并不是很复杂啦～）。如果想要进一步评估模型在计算平台上的理论计算性能，则需要了解 Roofline Model 的相关理论，欢迎阅读本文的进阶版：Roofline Model与深度学习..
深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达作者丨龟壳@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457编辑丨极市平台极市导读本文总结了一些关于模型参数量计算以及推理速度计算的方法，附有相关代码。1.FLOPs和Params计算1.1概念理解FLOPS： 注意全大写，是floating point operation...
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在没有过拟合的情况下，相同模型结构下，一般模型的参数量和计算量与最终的性能成正比，在比较不同模型性能时，最好能保持模型参数量和计算量在相同水平下，因此相应参数的统计很重要。这里只进行理论计算，最终的效果（内存和速度）还和网络结构，代码实现方式、应用的平台性能等条件有关系，例如使用GEMM实现CNN时会增加内存，但实际的计算速度会加快。相同条件下，GRU由于时序依赖关系不能并行加速，实际速度会比CNN更慢。
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就是模型的大小，我们一般使用参数量parameter来衡量，注意，它的单位是。来衡量。比如ResNet-152的参数量可以达到60 million =0.0006M。有些时候，modelsize在实际计算时除了包含参数量以外，还包括网络架构信息和优化器信息等。比如存储一个一般的CNN模型(ImageNet训练)需要大于300MB。比如说我有一个模型参数量是1M，在一般的深度学习框架中(比如说PyTorch)，一般是32位存储。32位存储的意思就是1个参数用32个bit来存储。
大模型的参数量是什么意思
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大模型的参数量通常指的是模型中用于学习和存储知识的变量数量。模型的参数量表征了模型的学习能力，即模型可以从数据中捕捉到的复杂度和细节。一般来说，参数量越大，模型的表达能力就越强，理论上能够捕捉到更复杂的模式和更细致的信息。：在神经网络中，每个神经元都与前一层的一个或多个神经元相连，这些连接上有相应的权重。权重表示了前一层神经元对当前神经元影响的强度。：偏置是加在神经元的加权输入上的一个固定值，它允许模型在输入为零时也能产生非零的输出。参数对应的实体是模型内部的数值，它们存储在模型的权重矩阵和偏置向量中。
如何计算？参数量、计算量、推理速度
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【深度学习】深度学习中模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)等的理解以及四种在python应用的计算方法总结
点赞的都能无bug通过！
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计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的空间复杂度，这么说就很明显了也就是计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量注意全大写，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。注意s小写，是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。
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1.对卷积层而言，有： 模型参数量计算公式： （K_h * K_w * C_in）* C_out 模型每秒浮点运算速度计算公式： (K_h * K_w * C_in * C_out) * (H_out * W_out) 其中：K_h和K_w 代表了kernel的input_size, C_in是input feature map的channel数，C_out是output feat...
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随着大模型时代的到来，模型参数量、训练数据量、计算量等各方面急剧增长。参数规模方面，在过去的几年里，语言模型的参数规模从数亿增长到数千亿，甚至达到万亿级别。例如OpenAI的GPT-3拥有175B参数，而GPT MoE参数规模到达了1.8T；数据量方面，训练一个大模型通常需要达到T级别tokens；另外，由于参数规模和数据量庞大，随之带来的是巨大的计算量。
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到时候把dict的item换成你所用模型的 print(model) total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print(f'{total_params:,} total parameters.') _dict = {} _dict['encoder'] = 0 _dict['decoder'] = 0 _dict['stn_head'] = 0 for _,param in enumerate(.
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