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Bookmark or Share- 深度学习中模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)的理解以及四种计算方法总结_模型参数量怎么计算-CSDN博客FLOPs 是floating point of operations的缩写，是浮点运算次数，理解为计算量，可以用来衡量算法/模型复杂度。
- 每秒浮点运算次数 - 百度百科每秒浮点运算次数（Floating Point Operations Per Second，FLOPS），按照IEEE 754-2019 浮点运算标准，FLOPS被定义为单精度（32位）或者双精度（64位）数加法或者乘法。
- 深度学习中的FLOPs介绍及计算(注意区分FLOPS) - CSDN博客FLOPs（Floating Point Operations Per Second）是一个用于衡量计算机系统、硬件或算法性能的单位，表示每秒执行的浮点运算次数。FLOPs的计算可以帮助评估机器学习模型或算法的计算复杂度，以确定其在不同硬件上的效率。
- 每秒浮点运算次数 - 维基百科，自由的百科全书每秒浮点运算次数，亦称每秒峰值速度，（英语： Floating-point operations per second ；缩写：FLOPS），即每秒所执行的浮点运算次数。 浮点（floating-point）指的是带有小数的数值，浮点运算即是小数的四则运算，常用来测量电脑运算速度或被用来估算 电脑效能 ，尤其 ...
- FLOPs、FLOPS、Params的含义及PyTorch中的计算方法 - CSDN博客flops的计算单位可以是“gigaflops”（十亿次浮点运算每秒，gflops）、“teraflops”（一万亿次浮点运算每秒，tflops）、“petaflops”（一千万亿次浮点运算每秒，pflops）等，取决于所讨论的计算机或设备的性能水平。
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