转载来源：深度学习分类网络 关于model参数量计算：1.CNN学习笔记——理解结构，LeNet5介绍 1 VGG-16 VGG16[1]是非常经典的模型，好用，是2014 ImageNet的亚军(有可能是vgg-19)。核心思想：小核，堆叠。主要分成5个stages,22333，13个卷积层，16的意思应该是加上3个FC层。每个stage后面都跟着一个pool来减小尺寸，参数方面fc占了很

正在修改yolov9的模块，发现修改后的模型没有GFlops这个参数 解决办法： 找到utils/torch_utils.py这个文件，有一个model_info函数 然后将其中的stride改为固定的640就可以打印了。 stride = max(int(model.stride.max()), 32) if hasattr(model, 'stride') else 32 # m

GFLOPS (Giga Floating Point Operations Per Second) 是指每秒进行的十亿次浮点运算次数，而 TFLOPS (Tera Floating Point Operations Per Second) 则是每秒进行的万亿次浮点运算次数。 换句话说： 1 TFLOPS = 1000 GFLOPS1 GFLOPS = 0.001 TFLOPS 这些单位通常