神经网络学习小记录72——Parameters参数量FLOPs浮点运算次数FPS每秒传输帧数等计算量衡量指标解析

Posted 2022-11-03 Bubbliiiing

神经网络学习小记录72——Parameters参数量、FLOPs浮点运算次数、FPS每秒传输帧数等计算量衡量指标解析

• 学习前言
• 网络的运算时组成
• 我们要关注网络的什么指标
• • 1、Parameters参数量
  • 2、FLOPs 浮点运算次数
  • 3、Latency 延迟
  • 4、FPS 每秒传输帧数
• 指标间的关系
• 网络的运算速度与什么有关？

学习前言

很多同学在学习时想到轻量化这一优化方案，但常常面对到一个困境是为什么参数量减少了，速度反而变慢了？在这个博客中，我会对网络中常用的计算量衡量指标进行解析。

网络的运算时组成

目前大部分的轻量级模型在对比模型速度时用的指标是FLOPs，这个指标主要衡量的就是卷积层的乘法操作。

但是实际运用中会发现，同一个FLOPS的网络运算速度却不同，只用FLOPS去进行衡量的话并不能完全代表模型速度。

这是ShuffleNetV2论文里的一张图，网络的运行时间分解不同的组成部分。由图可以得出虽然卷积占用了大部分时间，但其他操作，包括数据I/O和Element-wise（AddTensor、ReLU等）也占用了大量时间。

因此，单单优化网络在执行卷积时所花费的时间有一定的效果，但仍然要关注运行时间的其它组成部分。

我们要关注网络的什么指标

来看一下这幅图，这是YoloX中的消融实验图，它给出了五个指标，各位同学自己在写论文的时候，一般这么多指标就够了。毕竟YOLOX这样的SOTA论文才这么多指标。

该图里包含了几个指标：

指标	含义
AP（%）	这个代表了目标检测算法的检测精度。
Parameters	参数量，指模型含有多少参数。
GFLOPs	FLOPs 是浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型复杂度GFLOPs。为十亿（1e9）次的浮点运算。
Latency	网络前向传播的时间，1 ms=1e-3 s，10.5ms=0.0105s
FPS	每秒传输帧数，FPS=1/Latency，1/0.0105=95.2

1、Parameters参数量

Parameters 参数量。参数量指的是模型所包含的参数的数量，比如我们模型中使用到的卷积、全连接里面的权值矩阵对应的每一个数字，都是参数量的组成。以YoloV3算法为例，其参数量为62,001,757。一般被缩写为62.00M。

以YoloV3算法为例，其参数量为62,001,757。一般被缩写为62.00M。需要注意的是，模型的参数量并不等于存储空间大小，存储空间的单位是MB（或者KB）而不是M。

2、FLOPs 浮点运算次数

再来看一下FLOPs参数，需要注意的是FLOPS和FLOPs是不一样的。

FLOPS是处理器性能的衡量指标，是“每秒所执行的浮点运算次数”的缩写。
FLOPs是算法复杂度的衡量指标，是“浮点运算次数”的缩写，s代表的是复数。

在很多论文里面呢，FLOPs是用来衡量算法复杂度的指标，但算法复杂度往往不等同于算法的运算速度。Efficientdet就是非常典型的例子，FLOPs很小，但速度慢，占用显存大。

3、Latency 延迟

Latency指一般是网络预测一张图片所用的时间，按照上图YoloX所示，应该是不包括后处理（without post processing）的。也就是单单包含了网络前传部分的时间。

4、FPS 每秒传输帧数

FPS指的是每秒传输帧数。FPS=1/Latency。在求得上述的Latency 延迟后可以很容易的求出FPS，求个倒数即可。

指标间的关系

1. Parameters低 ≈ FLOPs低。（ FLOPs基本和Parameters成正关系，不过FLOPs还和输入进来的图片大小有关，输入图片越大，FLOPs 越大）
2. FLOPs低 ≠ Latency低。（ FLOPs低 ≠ FPS高，最典型的例子就是EfficientNet，EfficientNet使用了大量的低FLOPs、高数据读写量的操作，即深度可分离卷积操作。这些具有高数据读写量的操作，受到了GPU带宽的限制，算法浪费了大量时间在读写数据上，GPU算力也自然没有得到良好的应用）
3. Parameters低 ≠ Latency低。（ Parameters低 ≠ FPS高，同FLOPs，最典型的例子就是EfficientNet。）

网络的运算速度与什么有关？

网络的运算速度和各种各样的因素有关。主要有关于以下几点：

1. 显卡：大多数SOTA算法用的都是V100或者A100。
2. 网络结构：不是参数量越低速度越快，不是加两个深度可分离卷积，网络的速度就越快。有一个MAC的概念（ Memory Access Cost ），在ShuffleNet V2的论文里提到了。深度可分离卷积便是一个高MAC，低参数量的操作。深度可分离卷积在CPU中表现更好。在一些特别高端的GPU上，深度可分离卷积甚至不如普通卷积。
3. 网络的并行度：Inception是一个不断增加网络宽度的模型，它使用不同卷积核大小的卷积进行特征提取。但它的工作速度不是特别快。分多次就要算多次。
4. 网络的层数：额外的操作如Relu，ADD都是没有参数量，但需要运算时间的操作。
5. CUDA、CUDNN、深度学习算法框架版本影响：在1660ti显卡的机子上，YOLOX-S的FPS在torch1.7里为50多，在torch1.2里为20多。