git clone https://github.com/pytorch/benchmark cd benchmark python3 install.py Notes Setup steps require network connectivity - make sure to enable a proxy if needed. We suggest using the latest PyTorch nightly releases to run the benchmark. Stable versions are NOT tested or maintained. ...
cmd:python TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} -m: Model Name -b: Batch Size -s: Input Size 若需要指定显卡,请使用CUDA_VISIBLE_DEVICES={id} 例如,若想指定1卡用于训练:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} ...
6. cudNN 基准 如果你的模型架构保持不变、输入大小保持不变,设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True。 7. 小心 CPU 和 GPU 之间频繁的数据传输 当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU(或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU)时...
myrtle.ai 研究科学家 David Page 的推特,获得了 Jeff Dean 的点赞。 colab地址:https:///github/davidcpage/cifar10-fast/blob/master/bag_of_tricks.ipynb 博客地址:https://myrtle.ai/how-to-train-your-resnet-8-bag-of-tricks/ DAWNBench 是斯坦福大学提出的一个基准测试,用于衡量端到端深度学习训练和...
最近,我们在arXiv发布了TorchBench的第一篇论文,TorchBench: Benchmarking PyTorch with High API Surface Coverage。代码开源在Github TorchBench TorchBench是一个基于PyTorch的深度学习框架的benchmarking框架。在这篇论文中,我们介绍了TorchBench目前包含的深度学习模型,评估了不同领域模型的性能表现,对比了AMD和NVIDIA的...
6年前 test.sh Modifiy benchmark_models for 2080Ti benchmarking & Delete benchmark_gp… 7年前 README MIT 简介 https://github.com/ryujaehun/pytorch-gpu-benchmark 暂无标签 MIT 发行版 暂无发行版 贡献者 (6) 全部 近期动态 5年多前创建了仓库北京...
2代相比1代,抛弃了Caffe2,直接使用PyTorch框架,以maskrcnn-benchmark作为起点,是对Detectron的彻底重写。目前已经登录GitHub榜单,短短数天时间就收获超过2.5K星。 通过全新的模块化设计,Detectron2具有更高的灵活性和可扩展性,能够直接在单个或多个GPU服务器进行更快的训练,同时能够帮助研究人员更有效的探索最先进的...
openseg-group/openseg.pytorchgithub.com/openseg-group/openseg.pytorch 先简单分享一下我们目前的结果(我们的方法在所有的6个数据集上应该都比之前的SOTA提高了1%~2%+),后面我会分享更多的细节, 82.0%+/83.3%+ on the test set of Cityscapes with only Train-Fine + Val-Fine datasets/Coarse datasets. ...
为了验证这些技术,我们使用了来自不同机器学习领域的 163 个开源模型。我们精心打造了这个基准(benchmark),包括图像分类、物体检测、图像生成等任务,以及各种 NLP 任务,如语言建模、问答、序列分类、推荐系统和强化学习。我们将这些基准分为三类: 46 个来自 HuggingFace Transformers 的模型 ...
如果你的模型架构保持不变、输入大小保持不变，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True。 7. 小心 CPU 和 GPU 之间频繁的数据传输 当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU（或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU）时，代价是非常昂贵的。item() 和 .numpy() 也是一样可以使用. ...