FLOPs与模型推理速度关系，同时解释了deepwise操作为什么不能提高速度的原因（详述可参考英文论文原文efficientNet和regnet论文）

最新推荐文章于 2025-01-14 07:00:00 发布
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https://blog.youkuaiyun.com/u011808673/article/details/105789189/

模型的flops、推理速度、参数量
yang_daxia的博客
09-09 3420
https://www.zhihu.com/question/460007148
FLOPs与推理速度的关系解析
浩瀚之水的专栏
04-01 1060
FLOPs是评估模型效率的必要非充分条件。实际推理速度由计算密度、访存量、硬件特性共同决定。设计高效模型需在减少FLOPs的同时优化内存访问，并适配目标硬件的计算特性。例如，ShuffleNetV2通过四项设计原则（通道平衡、减少分组、简化分支、避免逐元素操作），在低FLOPs下实现高速度，成为移动端部署的标杆。
【Roofline 推理速度】影响深度学习模型推理速度的因素及相关基础知识
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
05-15 9282
文章目录1 问题分析2 计算平台角度分析2.1 算力 π2.2 带宽 β\betaβ2.2 计算强度上限 ImaxI_{max}Imax​3 模型自身的性能评价指标3.1 计算量与参数量3.2 访存量3.3 模型的计算强度III3.4 模型的理论性能PPP3.5 内存占用4 Roof-line Model4.1 用来解决什么问题4.2 Roof-line是什么4.2.1 带宽瓶颈区域 Memory-Bound4.2.2 计算瓶颈区域 Compute-Bound4.3 Roof-line Model对比分析V
iDeepWise深思考人工智能阅片系统 AI技术助力两癌筛查
shensikaoAI的博客
02-06 3127
女星梅艳芳因宫颈癌离世，歌手姚贝娜因乳腺癌复发去世，让这两大恶性肿瘤进入公众的视野，近年来，乳腺癌、宫颈癌的发病率已经成为危害女性健康的两大杀手，且呈年轻化的趋势，目前乳腺癌发病率已成为上升幅度最快的恶性肿瘤之一，宫颈癌的发病率仅次于乳腺癌，严重威胁着我国女性的健康。 其实，相对肺癌、胃癌等更凶险的癌症，“两癌”更易防治、治愈。早期“两癌”的五年相对生存率均可达 90% 以上，但发现越晚，生
神经网络学习小记录72——Parameters参数量、FLOPs浮点运算次数、FPS每秒传输帧数等计算量衡量指标解析
Bubbliiiing的学习小课堂
10-16 2万+
神经网络学习小记录72——Parameters参数量、FLOPs浮点运算次数、FPS每秒传输帧数等计算量衡量指标解析学习前言网络的运算时组成我们要关注网络的什么指标1、Parameters参数量2、FLOPs 浮点运算次数3、Latency 延迟4、FPS 每秒传输帧数指标间的关系网络的运算速度与什么有关？ 学习前言 很多同学在学习时想到轻量化这一优化方案，但常常面对到一个困境是为什么参数量减少了，速度反而变慢了？在这个博客中，我会对网络中常用的计算量衡量指标进行解析。 网络的运算时组成 目前大部分的轻
深度学习分类网络
fsFengQingYangheihei的博客
10-27 2484
深度学习分类网络 发表于2017/9/24 20:18:52  247人阅读 分类： 基础 图像 主要介绍一些分类网络，并计算了FLOPS，参数个数和感受野信息，方便大家查询。 很多本人没有用过，另外也没有认真校对，有可能有错误。   1 VGG-16 VGG16[1]是非常经典的模型，好用，是2014 ImageNet的亚军(有可能是vgg-
FLOPs与模型推理速度关系
weixin_NineDays66
04-27 6485
2020/04/22更新 刚在相关问题回答里跟ResNest作者讨论的时候又发现一个学术论文与工业界需求偏差的地方。 好多使用attention的网络，比如x=x*sigmoid(x)，实际上需要把tensor拷贝一次，这其实增大了显存占用，而显存占用是影响工业界实际应用的。因为工业界考虑的不是FLOPs，甚至也不是单纯的inference time，考虑的是把一块儿GPU打满情况下的QPS（...
《EfficientNetV2》论文精读：EfficientNet的续作，更小的模型更快的训练速度
my_name_is_learn的博客
01-14 2420
本文介绍了 EfficientNetV2，这是一个新的用于图像识别的更小、更快的神经网络系列。主要手段（1）训练感知 NAS 和模型缩放和（2）改进的渐进式学习方法
推理速度比Stable Diffusion快2倍，生成、修复图像谷歌一个模型搞定，实现新SOTA...
数据派THU
01-19 410
来源：机器之心本文约1500字，建议阅读5分钟图像生成领域越来越卷了！文本到图像生成是 2022 年最火的 AIGC 方向之一，被《science》评选为 2022 年度十大科学突破。最近，谷歌的一篇文本到图像生成新论文《Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers》又引起高度关注。论文地址：https://ar...
神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法
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qq_43307074的博客
11-04 5万+
神经网络的计算量(FLOPs)和参数量(Params)的定义及实现方法
深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算（一）
deep_love1314的博客
05-26 6190
转载自： 深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算 - 知乎 深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算 1.FLOPs和Params计算 参考：神经网络层的FLOPs计算_食指上的簸箕的博客-优快云博客_神经网络flops计算 1.1 概念理解 FLOPS（计算量） 注意全是大写的，是floating point operations per second的缩写。意思是：每秒浮点运算次数。可以理解为计算速度 。是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs的计算公式： 对卷积层：(K..
【面向小白】深究模型大小和推理速度的关系！
努力努力再努力的小马
09-18 2790
当年头一次实习做算法的时候，主管给的第一个任务就是“把一个大的分割模型砍成一个小的”。当时并不理解模型“大”、“小”的真正含义，就简单的选取计算量作为评价指标，疯狂砍计算量（backbone 换 MobileNet/ShuffleNet、Conv 换成 DepthWise Conv、以及一些奇奇怪怪的融合结构等等），把模型计算量砍了将近 10 倍，结果一部署发现速度并没有快多少，反而是把最初的 ResNet 简单砍掉几个 block 效果更好。
【笔记】FLOPs 和 FLOPS: 前者（FLOPs） 越大，说明模型的计算复杂度越高；后者（FLOPS）越大，说明硬件的计算速度越快
nyist_yangguang的博客
07-16 1037
这是指一个模型在一次前向传播中需要进行的浮点运算次数，是一个衡量模型计算复杂度的指标。FLOPs越大，说明模型的计算复杂度越高。：这是指每秒能够执行的浮点运算次数，是一个衡量硬件性能的指标。FLOPS越大，说明硬件的计算速度越快。
FLOPS和参数量比较小的模型，推理时间反而较长？
傲笑风的博客
06-21 3692
两个模型 A 和 B，A 模型的 FLOPS 和参数量均比 B 模型少一半，但 B 模型的推理速度却稍微比 A 模型快一些。出现这种情况由几种情况出现： 一、运行平台的不同，这个很明显，在大多数情况下 GPU 平台下运行比 CPU快 二、在同一运行平台，不同的深度学习框架也有些差异（如pytorch,tensorflow等） 三、同一平台、同一框架、并行化程度影响较大，并行程度高的推理较快 四、以上三种情况均相同情况下，有以下两种影响因素： （1） 对内存的访问频率，访问内存频率高的推理时间较长 （2）同步
深度学习模型推理速度缓慢原因分析
keep forward, go, go, go
12-23 2万+
碰到一个问题，在训练好一个模型后，实际使用时，即只有前向推理过程，速度缓慢，大概1s能执行100次。之所以会认为推理的速度变慢，主要原因在于，在训练模型时，会在训练集和验证集上，获取算法的准确率，那么就需要进行前向推理。在这里，会有大概500,000个样本，而只需要200s左右，大约2500/s。 那么为什么在实际进行推理时速度会变慢这么多呢？ 分析后发现，主要原因有二： 1、训练模型时，...
ML/DL-复习笔记【十】- 分组卷积和深度可分离卷积的区别
kevin_zhao_zl的博客
07-19 943
> 本节为ML/DL-复习笔记【十】- 分组卷积和深度可分离卷积的区别，主要内容包括：分组卷积与深度可分离卷积的参数量分析。
YOLO Lite 模型架构
TJMtaotao的博客，高校计算机教师
12-14 766
目标检测中准确率召回率问题
zhe_csdn的博客
07-10 7396
以行人检测为例，精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比；Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比，Recall=100%表示没有漏检；这两个常常是一对矛盾，通常我们总是希望既没有虚景也不会发生漏检的情况，也就是Precision和Recall均为100%的状况 ...
为什么感觉量化过后模型变得很小但是在cpu上的推理速度却差不多呢
最新发布
08-22
我们正在讨论模型量化后体积减小但CPU推理速度无明显提升的原因。根据用户之前的上下文，用户可能已经进行了模型量化（如INT8量化）并观察到模型文件大小减小，但在CPU上运行时推理速度没有显著提升。以下将分析可能...
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