Model summary: 214 layers, 7022326 parameters, 7022326 gradients, 15.9 GFLOPs 分别表示什么信息

这是对ChitGPT模型的描述，其中包含以下信息：
- 214层：ChitGPT模型包含214层神经网络结构。
- 7022326个参数：这是ChitGPT模型学习到的权重和偏差等参数的总数。
- 7022326个梯度：这是用于训练ChitGPT模型的梯度数量，用于调整参数以最小化损失函数。
- 15.9 GFLOPs：这是ChitGPT模型每秒执行10亿次浮点操作的速度，其中GFLOPs代表十亿次浮点运算。

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yolov5卡在Model Summary: 261 layers, 1542207 parameters, 0 gradients, 3.7 GFLOPs

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YOLOv5s summary: 362 layers, 6825608 parameters, 6825608 gradients, 16.4 GFLOPs 这句话什么意思

这句话是关于 YOLOv5s 模型的概要信息，其中包括模型的层数、参数数量、梯度数量和计算量等信息。具体来说，该模型有 362 层，参数数量为 6825608，梯度数量也为 6825608，计算量为 16.4 GFLOPs。