1.对卷积层而言，有：
模型参数量计算公式：
（K_h * K_w * C_in）* C_out
模型每秒浮点运算速度计算公式：
(K_h * K_w * C_in * C_out) * (H_out * W_out)
其中：K_h和K_w 代表了kernel的input_size, C_in是input feature map的channel数，C_out是output feature map的channel数；
H_out和W_out 分别代表了output feature map的size。
2.对全连接层而言，有：
模型参数量计算公式：
C_in * C_out
模型每秒浮点运算速度计算公式：
C_in * C_out
附加资料：
一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，
一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，
一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算