FLOPS & FLOPs & MACs

记录一下：

FLOPS：

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：

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。FLOPS与FLOPs常常被人们混淆使用。

MACs：

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1 MACs 包含一个乘法操作与一个加法操作，大约包含2 FLOPs。通常 MACs 与 FLOPs 存在一个2倍的关系。

Tools：

THOP：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

示例如下：

import torch
import thop
import torchvision

m = torch.nn.Conv2d(128, 128, 1)
x = torch.randn(1, 128, 16, 16)

macs = thop.profile(m, inputs=(x,), verbose=True)
fprint(macs)

标签：FLOPs,MACs,torch,128,import,FLOPS
来源： https://www.cnblogs.com/SethDeng/p/15409617.html