flops： 全大寫，指每秒浮點運算次數，可以理解為計算的速度。是衡量硬體效能的乙個指標。(硬體)
flops： s小寫，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。(模型) 在**中常用gflops(1 gflops = 10^9 flops)
2023年，icir收錄了nvidia發表的一篇**，在這篇**的附錄裡，nvidia詳細的講解了一下flops的計算。
對於卷積層來說：
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有人將其簡化了一下：
image
可以用來計算pytorch構建的網路的引數，空間大小，madd，flops等指標，簡單好用。
比如：我想知道alexnet的網路的一些引數。
只需要：
from torchstat import stat
import torchvision.models as models
model = model.alexnet()
stat(model, (3, 224, 224))
就能得到結果啦：
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可以看到每一層都有結果！兼職是神器呀。
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以及：image
跑的有點遠，收！
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作者認為flops是一種簡介的測量指標，是乙個近似值，並不是我們真正關心的。我們需要的是直接的指標，比如速度和延遲。
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圖c是經典小網路在gpu上的mflops與速度(batches/sec)的關係。 圖d是經典小網路在arm上的mflops與速度(batches/sec)的關係。
我們可以發現，具有相似的flops的網路，執行的速度卻不一樣。有的相差還挺大。
使用flop作為計算複雜度的唯一指標是不充分的。
為什麼不能只用flops作為指標呢？
作者認為有如下幾個原因：
flops沒有考慮幾個對速度有相當大影響的重要因素。 2)計算平台的不同。
flops沒有考慮幾個對速度有相當大影響的重要因素
mac和並行度
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