什么是深度学习领域的 FLOPS？为什么我们不只使用 FLO 一词？
我们使用术语 FLOPS 来衡量冻结的深度学习网络的操作次数。
按照维基百科，FLOPS = 每秒浮点运算。当我们测试计算单元时，我们应该考虑时间。但是在测量深度学习网络的情况下，我如何理解这个时间概念？我们不应该只使用 FLO（浮点运算）这个术语吗？
为什么人们使用术语 FLOPS？如果有什么我不知道的，那是什么？
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我提到的冻结深度学习网络只是一种软件。这与硬件无关。在深度学习领域，人们使用术语 FLOPS 来衡量运行网络模型需要多少次操作。在这种情况下，在我看来，我们应该使用 FLO 一词。我认为人们对 FLOPS 一词感到困惑，我想知道其他人是否有同样的想法，或者我是否错了。
请看这些案例：
https://iq.opengenus.org/floating-point-operations-per-second-flops-of-machine-learning-models/