论文导读:Benchmark Analysis of Representative Deep Neural Network Architectures

该研究对多个DNN架构进行深入分析,包括识别准确率、模型复杂性、内存使用、计算复杂性和推断时间等性能指标。对比了如AlexNet、VGG、ResNet等模型在不同硬件上的表现,旨在帮助研究人员理解现有解决方案并指导实践者选择适合资源限制的架构。

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论文题目:Benchmark Analysis of Representative Deep Neural Network Architectures
论文链接:https://arxiv.org/abs/1810.00736

题目:代表性DNN架构的基准分析

摘要:

这项工作提供了对现有技术中提出的用于图像识别的大多数深度神经网络(DNN)的深入分析。对于每个DNN网络,观察到多个性能指标,例如识别准确性,模型复杂性,计算复杂性,存储器使用和推断时间。分析和讨论了这些性能指标的行为及其组合。为了测量这些性能指标,我们尝试在两种不同的计算机架构上使用DNN,一台配备NVIDIA Titan X Pascal的工作站和一台基于NVIDIA Jetson TX1板的嵌入式系统。该实验允许直接比较在具有非常不同计算能力的机器上运行的DNN。

这项研究有助于研究人员全面了解迄今为止已探索的解决方案,以及未来值得探索的研究方向;并为从业者选择更适合实际部署和应用的资源限制的DNN架构。

为完成这项工作,所有DNN以及用于分析的软件均可在线获取。

第二部分详细介绍了用于实验的硬件和软件; 在第三节中,简要介绍了所用到的DNN架构; 第四节描述了测量的性能指标; 最后,在第五节中,报告和分析了所得结果,第六节介绍了我们的最终考虑因素。

对比的DNN网络

AlexNet; the family of VGG architectures (VGG-11, -13, -16, and -19) without and with the use of Batch Normalization (BN)layers; BN-Ince

<think>嗯,用户问的是关于benchmark::benchmark_main的问题,我需要先理解这个是什么。看起来这是GoogleBenchmark库中的一个主函数,用于运行基准测试。用户可能想了解如何在C++中使用这个库来创建和运行基准测试。首先,我需要解释benchmark_main的作用,然后给出一个具体的例子,包括如何定义基准测试用例,编译代码,最后运行。同时,可能还需要说明一些常用的宏和参数,比如BENCHMARK_MAIN()的作用,以及如何传递命令行参数来过滤测试用例。然后,用户可能会有后续问题,比如如何传递参数到基准测试函数,或者如何比较不同算法的性能,所以需要预先准备好这些相关的问题。确保代码示例正确,并且解释清楚每个部分的作用,比如BENCHMARK宏和RegisterBenchmark的区别,以及基准测试函数中循环的设置。另外,可能还需要提醒用户注意编译时的链接选项,比如-lbenchmark和可能的-pthread选项。最后,相关问题的部分需要涵盖用户可能进一步想了解的内容,比如自定义测试参数、不同测试用例的比较、结果分析工具以及与其他框架的区别。</think>在C++性能测试领域,`benchmark::benchmark_main`是Google Benchmark库提供的主函数入口,用于自动发现并运行所有已注册的基准测试。以下是典型的使用示例: ```cpp #include <benchmark/benchmark.h> static void BM_StringCreation(benchmark::State& state) { for (auto _ : state) { std::string empty_string; benchmark::DoNotOptimize(empty_string); } } BENCHMARK(BM_StringCreation); static void BM_StringCopy(benchmark::State& state) { std::string x = "hello"; for (auto _ : state) { std::string copy(x); benchmark::DoNotOptimize(copy); } } BENCHMARK(BM_StringCopy); BENCHMARK_MAIN(); // 等效于默认的main函数实现 ``` 代码解释: 1. `BENCHMARK`宏用于注册基准测试 2. `benchmark::State&`参数控制测试循环 3. `benchmark::DoNotOptimize`阻止编译器优化掉被测代码 4. `BENCHMARK_MAIN()`自动生成main函数实现 编译命令示例: ```bash g++ benchmark_example.cpp -lbenchmark -lpthread -o mybenchmark ``` 运行时可用的参数: ```bash ./mybenchmark --benchmark_filter=BM_String.* # 过滤测试用例 ./mybenchmark --benchmark_counters_tabular=true # 表格输出 ./mybenchmark --benchmark_repetitions=5 # 重复测试次数 ```
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