一般来说,框架性能测试包括典型算子速度测试、典型代码段测试、业务模型级测试,这里为什么称之为典型呢,即我们分别可以对算子以及代码打上复合属性的标签,例如算子“backend:aten”、 "compute:large";代码段“small_compute_op:many” (小算子数量多)、"incontinuous_mem_op:few" (不连续内存算子少)等。 2. 测试...
过去的一年里我们在四个不同的维度做了一些工作，我们测试的软件工具包括Caffe、CNTK、Tensorflow、MXNet以及Torch，我们暂时聚焦这在五款测试工具。在测试硬件方面，我们早期做了一些CPU的测试，把它们的性能跟GPU做比较，后来发现差距实在太大，所以近期我们已经放弃了在CPU上做测试，已经没有太大的实际意义GPU我们测试...
# 将训练集、验证集和测试集数据都转换成0到1之间的数值,就是归一化处理 X_train /= 255 X_valid /= 255 X_test /= 255 # 通过to_categorical()函数将训练集标签、验证集标签和测试集标签独热编码(one-hot encoding) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_valid = keras....
通常,[NHWC]是大多数框架的默认设置(如Tensorflow),[NCHW]是在NVIDIA GPU上使用cuDNN训练时可以使用的最佳顺序。 4、Tensorflow,PyTorch,Caffe2和Theano四个框架都需要一个提供给dropout层的布尔值来指示我们是否训练,因为这对在测试集上的准确率有很大的影响,72 vs 77%。因此,在这种情况下不应该使用Dropout来测试。
1)强调分布式训练任务的多机扩展性:与 NVIDIA DeepLearningExamples 相比,这次评测对比了多机扩展性,而 NVIDIA 的训练任务仅测试了单机情况。 2)仅测试框架本身的性能差异:与 DAWNBench 相比,这次评测在相同的物理环境下,做了严格的算法对齐工作,让各个框架使用相同的硬件和相同的算法脚本比较吞吐率,仅评测各个框架在...
步骤三:配置性能测试指标 在配置性能测试指标时,我们可以选择计算推理时间、内存占用等指标。 importtorch# 配置使用GPU进行推理device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')# 将模型移动到GPU上model.to(device) 1. 2. 3. 4.
图1 显示了 Audee 的概述,它包括三个主要步骤:DL 框架的测试例程、源代码定位以及对不一致和错误的实证研究。 如前所述,每个测试用例由一个 DNNf 和一个输入 x 组成(定义 3)。DNN f 包含多个层,其中每一层 L 包含许多参数 Lp 和权重 Lθ。因此,测试用例的多...
针对深度学习领域,XP-48202G分别使用NVCaffe和TensorFlow两种深度学习框架,搭配几类常用的深度学习网络模型进行了测试,结果如下: 我们首先使用XP-48202G搭配NVCaffe进行了测试,通过GPU训练相同数据集消耗的时间以及每秒钟处理的图片数量来衡量性能。消耗时间越少,每秒处理的图片数量越多表示性能更优。通过NVCaffe的测试数据...
通过PaddlePaddle、TensorFlow和Keras加载的MNIST图像数据集基本是6万张训练集和1万张测试集,只有TensorFlow会把6万张的训练集分出去5000张给验证集。 数据集的加载方式都是通过一开始是在线下载,当第二次加载图像时就可以从本地的硬盘缓存中查找图像数据集了。 MNIST图像数据集的官网是: http://yann.lecun.com/ex...
这是中国信通院继推出全球首个AI芯片基准测试国际标准（ITU-T F.748.11 “Metrics and evaluation methods for a deep neural network processor benchmark”）后的又一进展，标志着我国深度学习软件框架领域的评测能力得到了国际认可，夯实了我国在人工智能基础设施层面的测试标准体系，为我国相关技术、产品和评测走出...