大发彩神计划版网址—彩神8「大神器!」硬件的AI性能测试Python库发布

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目前人工智能技术发展下行波特率 更快,也很吸引眼球。就是 对于各种多如牛毛的最好的法律措施,目前并米有有有有两个可靠的精准的基准来衡量各项硬件在不同算法训练和推理的性能。

现在,不会愁了。国外的有有有两个哥们, A大发彩神计划版网址—彩神8大发彩神计划版网址—彩神8n大发彩神计划版网址—彩神8dr大发彩神计划版网址—彩神8Ey Ignatov发布了有有有两个python库。亲戚亲戚朋友 还能能 利用你这个python库测试本人硬件的性能!

AI Benchmark Alpha是有有有两个开源python库,用于评估各种硬件平台的AI性能,包括CPU,GPU和TPU。 该基准测试依赖于TensorFlow机器学习库,并提供精确轻量级的外理方案,用于评估关键波特率学习模型的推理和训练下行波特率 。 AI Benchmark目前作为Python pip包发布,还能能 下载到运行Windows,Linux或macOS的任何系统。

你这个包在6月26日发布了有有有两个版本,有有有两个是0.1.0有有有两个是0.1.1。

目前,支持如下算法的性能测试:

● Section 1: MobileNet-V2, Classification

● Section 2: Inception-V3, Classification

● Section 3: Inception-V4, Classification

● Section 4: Inception-ResNet-V2, Classification

● Section 5: ResNet-V2-150, Classification

● Section 6: ResNet-V2-152, Classification

● Section 7: VGG-16, Classification

● Section 8: SRCNN 9-5-5, Image-to-Image Mapping

● Section 9: VGG-19, Image-to-Image Mapping

● Section 10: ResNet-SRGAN, Image-to-Image Mapping

● Section 11: ResNet-DPED, Image-to-Image Mapping

● Section 12: U-Net, Image-to-Image Mapping

● Section 13: Nvidia-SPADE, Image-to-Image Mapping

● Section 14: ICNet, Image Segmentation

● Section 15: PSPNet, Image Segmentation

● Section 16: DeepLab, Image Segmentation

● Section 17: Pixel-RNN, Image Inpainting

● Section 18: LSTM, Sentence Sentiment Analysis

● Section 19: GNMT, Text Translation

一并,作者也给出了一些测试结果。非常有意思:

目前***的桌面GPU当属于GeForce GTX 10150 Ti了。其次是TITAN Xp CE和GeForce GTX TITAN X。

使用你这个库也很简单,亲戚亲戚朋友 还能能 先pip install ai-benchmark。注意,需要安装tensorflow还能能 运行。

使用最好的法律措施如下:

  1. from ai_benchmark import AIBenchmark 
  2. results = AIBenchmark().run() 

本人也测试了一下,非常容易:

还能能 就看,我的硬件在MobieNet-V2算法的训练下行波特率 最少是27688±741ms,推理下行波特率 最少是2747±119ms。这下行波特率 惨不忍睹啊。各位还能能 本人去看看本人的成绩。

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【责任编辑:

张燕妮

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