参见英文答案 >
how to calculate a net’s FLOPs in CNN                                    3个

我在
tensorflow tutorial年见过,他们提供了一些有关不同架构的有趣统计数据,例如正在发生的操作数量等.

This model achieves a peak performance of about 86% accuracy within a
few hours of training time on a GPU. Please see below and the code for
details. It consists of 1,068,298 learnable parameters and requires
about 19.5M multiply-add operations to compute inference on a single
image.

如何使用Caffe实现类似的功能？
如何自己计算或编译这些有趣的统计数据？
(顺便说一下,我不是在谈论张量板可视化,只是统计数据,例如操作数量和类似的东西)

最佳答案 BVLC / caffe github中有一个开放的
issue #2507请求此功能.

非常欢迎您为实现此功能的caffe做出贡献！