模型大小 与参数量计算

1.model size

就是模型的大小，我们一般使用参数量parameter来衡量，注意，它的单位是个。但是由于很多模型参数量太大，所以一般取一个更方便的单位：兆(M) 来衡量。比如ResNet-152的参数量可以达到60 million = 0.0006M。有些时候，model size在实际计算时除了包含参数量以外，还包括网络架构信息和优化器信息等。比如存储一个一般的CNN模型(ImageNet训练)需要大于300MB。

M和MB的换算关系：

比如说我有一个模型参数量是1M，在一般的深度学习框架中(比如说PyTorch)，一般是32位存储。32位存储的意思就是1个参数用32个bit来存储。那么这个拥有1M参数量的模型所需要的存储空间的大小即为：1M * 32 bit = 32Mb = 4MB。因为1 Byte = 8 bit。现在的quantization技术就是减少参数量所占的位数：比如我用8位存储，那么：所需要的存储空间的大小即为：1M * 8 bit = 8Mb = 1MB。

2.参数量计算方法

卷积层参数计算方法：

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