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链接丨https://www.zhihu.com/question/65305385

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。FLOPs：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。

不同的网络算子有不同的计算量，其计算方式也不相同。在卷积神经网络中，主要以卷积层和全连接层为主，其他算子的操作一般比较小，可以忽略不计，算作误差。二者其计算量的计算方式如下：

卷积

  表示卷积核大小，  和   表示输入和输出通道数，  和  表示输出特征图大小。

情况一：乘法+加法+bias

其中n个数相加需要n-1次加法运算。

 情况二：乘法+加法，无bias

 情况三：乘法，不计入加法

参数量：

全连接层

I表示输入维度，O表示输出维度

情况一：乘法+加法+bias

情况二：乘法+加法，无bias

情况三：乘法，不计入加法 

参数量： 

计算代码--以PyTorch框架为例

第一个推荐的计算库是 thop, 简单好用

① 安装：

推荐从作者的github直接安装最新版本。

pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git

② 使用：

#计算from torchvision.models import resnet50from thop import profilemodel = resnet50()dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)macs, params = profile(model, inputs=(dummy_input, ))#输出from thop import clever_formatmacs, params = clever_format([macs, params], "%.3f")

第二个推荐微软的nni包

nni中有个计算网络模型计算量和参数量的小工具，使用起来也非常简单，并能输出每一层的计算量和参数量。

① 安装：

pip install --upgrade nni

② 使用：

from torchvision.models import resnet18from nni.compression.pytorch.utils.counter import count_flops_paramsmodel = resnet18()dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)flops, params, results = count_flops_params(model, dummy_input)

总结：

浮点计算量在一定程度上能估计模型的计算复杂度，但是却不一定能代表真实的推理时间。

这主要是因为，不同的硬件或框架对不同算子的优化程度不同，即使计算量大但计算速度也可能比较快，所以FLOPs这一指标只是网络计算复杂度的一个参考，有理论意义。

好消息！
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