参考链接：深度学习中的FLOPs是什么？如何计算的？

1.区分FLOPs和FLOPS

FLOPS：注意全大写，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。是一个衡量硬件性能的指标。

FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。

注意在深度学习中，我们用的是FLOPs，也就是说计算量，即用来衡量算法/模型的复杂度。

2、FLOPS的计算

（1）卷积操作

input：（H,W,C_i）
kernel size：（k,k,C_o）

step=1

一张特征图一次卷积操作的计算量：

• 一次kernel操作：（k² ×C_i)+(k² ×C_i -1)=2k² C_i -1
  前面的括号是乘法计算，后面的括号中是加法计算，该计算假设卷积操作只有权重没有bias项。

• 整个feature map的卷积计算量：(2k² C_i -1 )×C_o×H×W

（2）全连接操作

全连接层的维度：输入I；输出N

计算量：
[ I + ( I - 1) ] × N=（2I-1)N （该计算也没有考虑bias）