开源项目deeplearning-benchmark启动与配置教程
2025-04-26 13:17:41作者:薛曦旖Francesca
1. 项目目录结构及介绍
deeplearning-benchmark 项目的主要目录结构如下所示:
deeplearning-benchmark/
├── benchmarks/ # 存储deeplearning框架的性能测试脚本和基准数据
├── configs/ # 包含各种deeplearning框架的配置文件
├── models/ # 存储deeplearning模型定义和训练脚本
├── scripts/ # 包含项目启动和辅助脚本
├── tests/ # 用于测试和验证deeplearning框架性能的测试用例
├── tools/ # 提供了一些工具脚本,用于数据预处理、性能分析等
├── README.md # 项目说明文件
├── setup.sh # 项目环境配置脚本
└── requirements.txt # 项目依赖文件
benchmarks/:存放deeplearning框架的性能测试脚本和基准数据,可用于比较不同框架在相同模型和数据集上的性能。configs/:包含各种deeplearning框架的配置文件,这些文件定义了框架的运行参数和模型参数。models/:包含deeplearning模型的定义和训练脚本,这些模型用于在测试中评估性能。scripts/:提供了启动项目、执行测试和辅助管理等任务所需的脚本。tests/:包含了用于测试deeplearning框架性能的测试用例,可以帮助用户验证框架的性能。tools/:提供了数据预处理、性能分析等工具脚本。README.md:项目的主说明文件,包含了项目的描述、安装步骤、使用方法等。setup.sh:用于配置项目运行所需的环境。requirements.txt:列出了项目运行所依赖的Python包。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 scripts/ 目录下的脚本进行,其中几个重要的启动脚本如下:
run_benchmark.sh:用于启动deeplearning框架的性能测试。launch_benchmark.py:用于启动特定框架的性能测试。
在启动之前,需要确保已经通过 setup.sh 脚本配置好了项目所需的环境。
例如,要启动一个性能测试,可以运行以下命令:
./scripts/run_benchmark.sh
该脚本会自动执行测试脚本,输出相关的性能数据。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下,通常有如下几种类型的配置文件:
model_config.py:定义了deeplearning模型的结构和参数。dataset_config.py:定义了用于测试的数据集路径和参数。training_config.py:定义了训练过程中的参数,如学习率、批次大小等。
例如,如果需要修改deeplearning模型的结构,可以编辑 model_config.py 文件中的相应部分。下面是一个修改学习率的例子:
training_config = {
"optimizer": "SGD",
"learning_rate": 0.01,
}
在修改了配置文件之后,可以通过运行启动脚本来应用新的配置:
./scripts/run_benchmark.sh
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
247
2.45 K
deepin linux kernel
C
24
6
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
116
89
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
217
297
暂无简介
Dart
546
119
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.01 K
595
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
409
Ascend Extension for PyTorch
Python
85
118
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
124
102
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
592
121