深度学习性能评测工具DLPerf项目启动与配置教程

深度学习性能评测工具DLPerf项目启动与配置教程

DLPerf DeepLearning Framework Performance Profiling Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dlp/DLPerf

1. 项目的目录结构及介绍

DLPerf 项目目录结构如下：

DLPerf/
├── NVIDIADeepLearningExamples/
│   ├── ...
│   └── ...
├── OneFlow/
│   ├── ...
│   └── ...
├── PaddlePaddle/
│   ├── ...
│   └── ...
├── TensorFlow/
│   ├── ...
│   └── ...
├── PyTorch/
│   ├── ...
│   └── ...
├── MxNet/
│   ├── ...
│   └── ...
├── MindSpore/
│   ├── ...
│   └── ...
├── reports/
│   ├── ...
│   └── ...
├── LICENSE
└── README.md

• NVIDIADeepLearningExamples/: 存放来自 NVIDIA DeepLearningExamples 的可重现脚本和测试报告。
• OneFlow/: 存放 OneFlow 官方基准测试的 DNN 模型的可重现脚本和测试报告。
• PaddlePaddle/: 存放 PaddlePaddle 官方基准测试的 DNN 模型的可重现脚本和测试报告。
• TensorFlow/: 存放 TensorFlow 2.x 官方基准测试的 DNN 模型的可重现脚本和测试报告。
• PyTorch/: 存放 PyTorch 官方基准测试的 DNN 模型的可重现脚本和测试报告。
• MxNet/: 存放来自 gluon-nlp 和 gluon-cv 的 DNN 模型的可重现脚本和测试报告。
• MindSpore/: 存放 MindSpore 官方基准测试的 DNN 模型的可重现脚本和测试报告。
• reports/: 存放多轮 DNN 的基准测试报告。
• LICENSE: 项目的 Apache-2.0 许可文件。
• README.md: 项目的详细介绍和说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于各个子目录下的脚本文件。以下是一个典型的启动流程：

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/Oneflow-Inc/DLPerf.git
   cd DLPerf
   

2. 根据需要进入对应的框架目录，例如进入 OneFlow 目录：

   cd OneFlow
   

3. 运行启动脚本（例如 start.sh 或 run.py 等），具体脚本名称可能因框架而异。

4. 按照脚本提示进行操作，完成模型的训练和性能评测。

3. 项目的配置文件介绍

DLPerf 项目中，每个框架目录下通常会有配置文件，用于定义和调整模型训练的参数。以下是一些常见的配置文件及其作用：

• config.py: Python 配置文件，定义了各种训练参数，如批次大小、学习率、训练轮数等。
• train.sh: Shell 脚本，用于启动训练过程，可能会调用配置文件中的参数。
• benchmark.json: JSON 格式的配置文件，用于定义基准测试的具体参数，如节点数、设备数、是否启用 XLA、是否启用 AMP 等。

以 config.py 为例，可能包含如下内容：

# 配置文件示例
config = {
    'batch_size': 128,
    'learning_rate': 0.001,
    'num_epochs': 10,
    'device': 'cuda',
    'use_xla': False,
    'use_amp': False,
    # 其他相关参数...
}

在启动项目之前，可以根据需要修改这些配置文件，以满足不同的训练需求和性能评测目标。

DLPerf DeepLearning Framework Performance Profiling Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dlp/DLPerf