模型的flops、推理速度、参数量

FLOPs不等价于推理速度：

相同flops可能推理速度不同，小flops可能推理速度长

原因：

FLOPs表示“浮点运算次数”

模型的推理时间影响因素：内存访问MAC (memory access cost)、并行化程度、平台等

ShuffleNet v2得出的重要结论：

• 同样FLOPs下，高并行度的模型速度快于低并行度的模型。
• 分组卷积的分组数越大，MAC越大
• 卷积层输入输出通道数相同时，MAC最小

参数量则衡量模型具有的参数量值，和推理速度无关。如相同的参数量、不同的输入大小，则推理速度自然不同。

参考：

https://www.zhihu.com/question/460007148