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。
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