flops：注意全大寫，是floating point operations per second的縮寫，意指每秒浮點運算次數，理解為計算速度。是乙個衡量硬體效能的指標。
flops：注意s小寫，是floating point operations的縮寫（s表複數），意指浮點運算數，理解為計算量。可以用來衡量演算法/模型的複雜度。
注意在深度學習中，我們用的是flops，也就是說計算量，即用來衡量演算法/模型的複雜度。
注：以下不考慮activation function的運算。
2是因為乙個mac算2個operations。不考慮bias時有-1，有bias時沒有-1。
（注：這裡的mac是乘加的意思，所以是兩個operation）
上面針對乙個input feature map，沒考慮batch size。
理解上面這個公式分兩步，括號內是第一步，計算出output feature map的乙個pixel，然後再乘以hwco拓展到整個output feature map。括號內的部分又可以分為兩步，
i=input neuron numbers, o=output neuron numbers.
2是因為乙個mac算2個operations。
不考慮bias時有-1，有bias時沒有-1。
分析同理，括號內是乙個輸出神經元的計算量，拓展到o了輸出神經元。
參考：
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