CNN模型的计算量、参数、显存占用

时间 2020-07-17

标签 cnn 模型计算参数占用繁體版

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经典CNN模型的计算量、参数、显存占用文章目录经典CNN模型的计算量、参数、显存占用 1. 深度学习复杂度 2. FLOPS概念 3.参数量计算 4. 输出特征图尺寸 5. 经常使用模型的FlOPs和参数量 6. 参数量和占用GPU显存的关系 1.基础知识： 2. 显存去哪了 3. 优化器和动量 4. 模型中各层对显存的占用 5. 额外的显存 6.如何优化 7.参考引用 1. 深度学习复杂度

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1. CNN模型的计算量、参数、显存占用
2. 卷积神经网络中参数量的计算与模型占用显存的计算
3. pytorch查看模型的参数总量、占用显存量以及flops
4. (转载)CNN 模型所需的计算力（FLOPs）和参数（parameters）数量计算
5. python 计算模型参数总量
6. CNN参数的计算(转)
7. tensorflow 模型浮点数计算量和参数量估计
8. 计算CNN的模型的算力FLOPS
9. CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的
10. 卷积神经网络参数数量的计算和占用显存的比例
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