1 提出问题
减少GFLOPs就一定能提高模型的运行速度吗？一般人认为这个是理由应当的。但是在FasterNet文章中，作者告诉我们：不一定！
延迟与浮点数运算的关系如下：
Latency=FLOPs÷FLOPS
FLOPs：模型浮点数运算
FLOPS：每秒浮点数运算
这个你们在实验中可以得到验证，MobileNetV3主干网络替换之后，参数量下降很多，FLOPs也下降很多，但是在GPU平台上推理延迟并没有降低。
替换步骤
方法一：效仿我上一篇文章《MobileNetV3替换YOLOv8主干》一样去操作即可点击直达
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方法二：
- 把
FasterNet源码放到nn/block.py下面
FasterNet源码：
from timm.models.layers 
