这三个概念其实都差不多，都涉及浮点运算，但是还是有一些小的不同之处，下面简单总结一下:
一、GFLOPs、FLOPs、FLOPS
GFLOPS 就是 Giga Floating-point Operations Per Second,即每秒10亿次的浮点运算数,常作为GPU性能参数但不一定代表GPU的实际表现，因为还要考虑具体如何拆分多边形和像素、以及纹理填充，理论上该数值越高越好。1GFLOPs =
1
0
9
10^9
109FLOPs。
FLOPs 是floating point of operations的缩写，是浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型复杂度。常用当然还有GFLOPs和TFLOPs
FLOPS （全部大写）是floating-point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。
二、单位换算
- MFLOPS（megaFLOPS）：等于每秒一百万（= 1 0 6 10^6 106）次的浮点运算
- GFLOPS（gigaFLOPS）：等于每秒十亿（= 1 0 9 10^9 109）次的浮点运算
- TFLOPS（teraFLOPS）：等于每秒一万亿（= 1 0 12 10^{12} 1012）次的浮点运算，(1太拉)
- PFLOPS（petaFLOPS）：等于每秒一千万亿（= 1 0 15 10^{15} 1015）次的浮点运算
- EFLOPS（exaFLOPS）：等于每秒一百京（= 1 0 18 10^{18} 1018）次的浮点运算
- ZFLOPS（zettaFLOPS）：等于每秒十万京（= 1 0 21 10^{21} 1021）次的浮点运算
三、如何计算FLOPs
其中就是指计算量的大小，表示FLOPs。对于卷积层而言，FLOPs计算公式如下：
FLOPs
=
2
H
W
(
C
i
n
K
2
+
1
)
C
o
u
t
\text{FLOPs}=2HW(C_{in}K^2+1)C_{out}
FLOPs=2HW(CinK2+1)Cout
其中的
C
i
n
C_{in}
Cin是指卷积层输入tensor的通道数，
C
o
u
t
C_{out}
Cout指的是卷积层输出tensor的通道数。
K
K
K指的是卷积核大小。
而后把常数项去掉，简化操作：
FLOPs
=
H
W
(
C
i
n
K
2
)
C
o
u
t
\text{FLOPs}=HW(C_{in}K^2)C_{out}
FLOPs=HW(CinK2)Cout
而在实际中，我们不可能自己计算FLOPs，所以，有相关计算FLOPs的三方库，一个是torchstat，一个是thop。
经过测试，基本上两个可以对齐的，任意选择一个就好。
四、计算示例
我们使用thop库来计算resnet50模型的计算量：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-778525.html
import torch
from thop import profile
from torchvision.models import resnet50
model = resnet50()
input1 = torch.randn(4, 3, 224, 224)
flops, params = profile(model, inputs=(input1, ))
print('FLOPs = ' + str(flops / 1000 ** 3) + 'G')
输出结果为：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-778525.html
[INFO] Register count_convNd() for <class 'torch.nn.modules.conv.Conv2d'>.
[INFO] Register count_normalization() for <class 'torch.nn.modules.batchnorm.BatchNorm2d'>.
[INFO] Register zero_ops() for <class 'torch.nn.modules.activation.ReLU'>.
[INFO] Register zero_ops() for <class 'torch.nn.modules.pooling.MaxPool2d'>.
[INFO] Register zero_ops() for <class 'torch.nn.modules.container.Sequential'>.
[INFO] Register count_adap_avgpool() for <class 'torch.nn.modules.pooling.AdaptiveAvgPool2d'>.
[INFO] Register count_linear() for <class 'torch.nn.modules.linear.Linear'>.
FLOPs = 16.534970368G
到了这里，关于【计算机视觉】GFLOPs、FLOPS和FLOPs的区别和联系（含代码示例）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
