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CNN的FLOPs：从理论计算到实战避坑指南在模型轻量化与部署成为焦点的今天，FLOPs作为衡量计算复杂度的核心指标，频繁出现在论文与工程报告中。然而，你是否曾疑惑：FLOPs低就一定代表模型快吗？为何有时优化了FLOPs，实际推理速度却未提升？本文将深入浅出，为你系统解析FLOPs的本质含义、计算方法、应用场景及其局限性，助你在模型设计与优化中避开常见陷阱。

基於 MAC 的模型算力估算方法在評估深度學習模型（如檢測網路、分割網路）在嵌入式或 NPU 平台上的部署可行性時，通常需要估算所需算力（TOPS，Tera Operations Per Second）。該算力可用模型的乘加次數（MACs, Multiply-Accumulate Operations）或浮點運算次數（FLOPs, Floating-point Operations）推算得到。

图说GPT网络结构（参数量与计算量估计）现在AI领域的主流模型几乎都是Transformer网络架构衍生而来。大热的LLM中的生成类模型很多都是来自于Transformer的变体，即decoder only架构。而GPT就是该类中的经典模型。尽管现在变体甚多，但大多没有根本性地改变其套路。

统计神经网络参数量、MAC、FLOPs等信息1、FLOPS是用来衡量硬件算力的指标，FLOPs用来衡量模型复杂度。 2、MAC 一般为 FLOPs的2倍 3、并非FLOPs越小在硬件上就一定运行更快，还与模型占用的内存，带宽，等有关

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