首页
/ DLBench 开源项目使用教程

DLBench 开源项目使用教程

2024-09-17 08:42:06作者:俞予舒Fleming

1. 项目目录结构及介绍

DLBench 项目的目录结构如下:

dlbench/
├── configs/
├── network-configs/
├── synthetic/
├── tools/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── batch-bencmarks-cpu-gpu20.sh
├── batch-bencmarks-cpu-gpu20_mxnet.sh
├── batch-bencmarks-gpu-gpu20.sh
├── batch-bencmarks-gpu-gpu21.sh
├── benchmark.py
├── collect_gpu_power.py
├── post_record.py
└── testing.py

目录介绍

  • configs/: 包含运行基准测试的配置文件。
  • network-configs/: 包含测试模型的描述文件。
  • synthetic/: 包含使用假数据进行的基准测试。
  • tools/: 包含每个深度学习工具的运行脚本和网络配置。
  • logs/: 运行基准测试时生成的日志文件将存放在这里。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 benchmark.py,该文件用于运行基准测试。以下是启动文件的简要介绍:

benchmark.py

  • 功能: 该脚本用于执行深度学习工具的基准测试。
  • 使用方法: 通过命令行运行 python benchmark.py -config configs/<your config file> 来启动基准测试。
  • 配置文件: 需要指定一个配置文件,配置文件中包含了测试所需的参数,如设备ID、设备数量等。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下,包含了一些示例配置文件。以下是配置文件的简要介绍:

配置文件示例

[General]
device_id = -1  # -1 表示使用 CPU,0, 1, 2, 3 表示使用 GPU
device_count = 4  # 使用的核心数量

[Data]
data_path = $HOME/data  # 数据存放路径

[Benchmark]
tool = TensorFlow  # 要测试的工具名称
model = ResNet  # 要测试的模型名称

配置文件参数

  • device_id: 指定使用的设备ID,-1 表示使用 CPU,0, 1, 2, 3 表示使用 GPU。
  • device_count: 指定使用的核心数量。
  • data_path: 指定数据存放的路径。
  • tool: 指定要测试的深度学习工具名称。
  • model: 指定要测试的模型名称。

通过以上配置文件,可以灵活地调整基准测试的参数,以适应不同的测试需求。

登录后查看全文
热门项目推荐