内容简介：Implementation of the estimation of model size and flop counts for convolutional neural networks.ref:The estimation of flops only consider layers: Convolution, Deconvolution, FullyConnected, Pooling, relu
MXNET-Python Tool For Calculate Flops And Model Size
Implementation of the estimation of model size and flop counts for convolutional neural networks.
ref: https://github.com/albanie/convnet-burden
The estimation of flops only consider layers: Convolution, Deconvolution, FullyConnected, Pooling, relu
Running
python calculateFlops.py -s symbols/caffenet-symbol.json -ds data,1,3,224,224 -ls prob_label,1,1000
('flops: ', '723.007176', ' MFLOPS')
('model size: ', '232.563873291', ' MB')
python calculateFlops.py -s symbols/squeezenet_v1.0-symbol.json -ds data,1,3,224,224 -ls prob_label,1,1000
('flops: ', '861.603864', ' MFLOPS')
('model size: ', '4.76235961914', ' MB')
python calculateFlops.py -s symbols/resnet-101-symbol.json -ds data,1,3,224,224 -ls softmax_label,1,1000
('flops: ', '7818.240488', ' MFLOPS')
('model size: ', '169.912773132', ' MB')
python calculateFlops.py -s symbols/resnext-101-64x4d-symbol.json -ds data,1,3,224,224 -ls softmax_label,1,1000
('flops: ', '15491.88196', ' MFLOPS')
('model size: ', '318.356620789', ' MB')
python calculateFlops.py -s symbols/fcn8s-symbol.json -ds data,1,3,384,384 -ls softmax_label,1,21,384,384
('flops: ', '120420.573296', ' MFLOPS')
('model size: ', '513.037715912', ' MB')
python calculateFlops.py -s symbols/fcn32s-symbol.json -ds data,1,3,384,384 -ls softmax_label,1,21,384,384
('flops: ', '120265.786832', ' MFLOPS')
('model size: ', '519.382160187', ' MB')
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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断点：互联网进化启示录
[美]杰夫·斯蒂贝尔 / 师蓉 / 中国人民大学出版社有限公司 / 2014-11-1 / CNY 49.00
一部神经学、生物学与互联网技术大融合的互联网进化史诗巨著。 我们正置身网络革命中。互联网的每一丝变化都与你我息息相关。当科技变得无处不在时，它就会改变你我。在《断点》一书中，大脑科学家和企业家杰夫·斯蒂贝尔将带领读者来到大脑、生物与技术的交汇处，向读者展示生物学和神经学是如何与互联网技术发生联系的；我们是如何通过生物学上的前车之鉴，来预测互联网的发展的；互联网在经历增长、断点和平衡后又会发生......一起来看看 《断点：互联网进化启示录》 这本书的介绍吧!
