参考：
- https://www.zhihu.com/question/65305385/answer/451060549
- https://www.zhihu.com/question/65305385/answer/642367100
- PRUNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR RESOURCE EFFICIENT INFERENCE, ICLR2017
1.FLOPs的定义
要注意区分FLOPs和FLOPS
- FLOPs：s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），指浮点运算数，即计算量，可用来衡量模型复杂度。
- FLOPS：全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度，用来衡量硬件性能。
2.简单的计算方式
以下均不考虑activation function。
2.1.卷积层
Ci=input channel, k=kernel size, HW=output feature map size, Co=output channel.
2是因为一个MAC算2个operations。不考虑bias时有-1，有bias时没有-1。
上面针对一个input feature map，没考虑batch size。
2.2.全联接层
I=input neuron numbers, O=output neuron numbers,2是因为一个MAC算2个operations。不考虑bias时有-1，有bias时没有-1。
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