为什么 tensorflow 的 FLOPs 是 Caffe 的 macc 的 2 倍？

Question

我正在尝试将模型从 caffe 重写为 tensorflow。为了确保我没有弄错，我计算了 macc 和 Flops，然后我发现了这个有趣的事情：

比如输入一张112x112x3的图片，用32个3x3的kernel进行conv2d，stride=1，Caffe中的macc为2.71M，而tensorflow中计算的FLOPs为5. 42M。

我想知道为什么会发生这种 2 倍的差异？

Answer 1

一个 MACC 包含一个乘法和一个加法。一次乘法或一次加法可以看作是一次 FLOP。所以一个 MACC 有两个 FLOPS。