测试 paddlepaddle 实现的骨干网络在 GPU 上的训练 benchmark。请首先安装 paddlepaddle、paddleclas。

执行 run.sh 即可：

sh run.sh

结果如下：

-------------  Configuration Arguments -------------
                 amp_mode : O2
               batch_size : 128
              data_format : NCHW
                dy2static : True
           input_channels : 3
                    model : ResNet50
                run_steps : 100
           static_op_fuse : False
                  use_amp : True
                use_scale : False
             warmup_steps : 30
----------------------------------------------------
IPS: 1879.9288446672845 img/s

参数说明：

• amp_mode, amp模式，默认是 O2，可选 O1
• batch_size, 批次大小，默认 128
• data_format, 数据格式，默认 "NCHW", 可选 "NHWC"
• dy2static，是否动转静训练，默认不使用
• input_channels, 输入通道数，默认是 3，可选 4, 只支持 ResNet 系列
• run_steps，训练 benchmark 的总 step 数量，默认 100
• static_op_fuse，是否使用静态图下的 op fuse 功能，默认不使用，因为部分模型使用后性能会下降
• use_amp，是否使用 amp 训练，默认不使用
• use_scale，使用 amp 训练时，是否使用 scale，默认不使用
• warmup_steps，训练 benchmark 的 warmup step 数量，默认 30

需要其他配置时，修改 run.sh 中的参数即可。

测试过程中，如有任何问题，请联系 cuicheng01。