计算ResNet-101的flops过程

ResNet-101是一种常用的深度卷积神经网络模型，它由101层卷积层和全连接层组成。计算ResNet-101的FLOPs（浮点运算次数）的过程如下：

1. 首先计算输入层的FLOPs。假设输入图像的大小为224×224×3，那么FLOPs为224×224×3=150,528。

2. 计算第一个卷积层的FLOPs。该层包括一个7×7的卷积核、2个步长和64个输出通道。假设该层的输出大小为112×112×64，那么FLOPs为(7×7×3)×64×112×112=87,416,320。

3. 计算残差块的FLOPs。ResNet-101包括了多个残差块，每个残差块包括了多个卷积层和批归一化层。假设每个残差块中包括3个卷积层和1个批归一化层，那么每个残差块的FLOPs为：

a. 第一个卷积层的FLOPs为(1×1×input_channels)×bottleneck_channels×input_size×input_size。

b. 第二个卷积层的FLOPs为(3×3×bottleneck_channels)×bottleneck_channels×input_size×input_size。

c. 第三个卷积层的FLOPs为(1×1×bottleneck_channels)×output_channels×input_size×input_size。

d. 批归一化层的FLOPs为2×output_channels×input_size×input_size。

因此，每个残差块的总FLOPs为(a+b+c+d)。

4. 计算全局平均池化层的FLOPs。该层对输出特征图进行全局平均池化，假设该层的输入大小为7×7×2048，那么FLOPs为(7×7)×2048=100,352。

5. 计算全连接层的FLOPs。该层将特征图展平为一维向量，并将其输入到一个全连接层中。假设该层的输出大小为1000，那么FLOPs为2048×1000=2,048,000。

6. 计算总FLOPs。将以上计算出的各层FLOPs相加，得到ResNet-101的总FLOPs为：

150,528 + 87,416,320 + 54×(3×(1×1×256×64 + 3×3×64×64 + 1×1×64×256 + 2×256×56×56)) + 100,352 + 2,048,000 = 7,839,944,000

因此，ResNet-101的FLOPs为约7.8亿次。