FLOPS： 全大写，指每秒浮点运算次数，可以理解为计算的速度。是衡量硬件性能的一个指标。（硬件）
FLOPs： s小写，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。（模型） 在论文中常用GFLOPs（1 GFLOPs = 10^9 FLOPs）
2017年，ICIR收录了NVIDIA发表的一篇论文，在这篇论文的附录里，NVIDIA详细的讲解了一下FLOPs的计算。
对于卷积层来说：
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有人将其简化了一下：
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感兴趣的同学可以移步CNN模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？ - 知乎
在此推荐一个神器（pytorch）：torchstat
可以用来计算pytorch构建的网络的参数，空间大小，MAdd，FLOPs等指标，简单好用。
比如：我想知道alexnet的网络的一些参数。
只需要：
from torchstat import stat
import torchvision.models as models
model = model.alexnet()
stat(model, (3, 224, 224))
就能得到结果啦：
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可以看到每一层都有结果！兼职是神器呀。
再附上一个常用网络的参数：
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来源：https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch
以及：
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跑的有点远，收！
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作者认为FLOPs是一种简介的测量指标，是一个近似值，并不是我们真正关心的。我们需要的是直接的指标，比如速度和延迟。
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图c是经典小网络在GPU上的MFLOPs与速度（Batches/sec）的关系。 图d是经典小网络在ARM上的MFLOPs与速度（Batches/sec）的关系。
我们可以发现，具有相似的FLOPs的网络，执行的速度却不一样。有的相差还挺大。
使用FLOP作为计算复杂度的唯一指标是不充分的。
为什么不能只用FLOPs作为指标呢？
作者认为有如下几个原因：
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FLOPs没有考虑几个对速度有相当大影响的重要因素。 2）计算平台的不同。
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FLOPs没有考虑几个对速度有相当大影响的重要因素
MAC和并行度
具体参见这篇文章: 轻量级神经网络“巡礼”（一）—— ShuffleNetV2
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