DLBench 开源项目使用教程

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。