

TenorFlow 框架 训练 图像分类相关网络的代码,tensorflow 官方基准测试程序，使用的数据集是 imagenet。

# 测试运行

- 测试代码分为两部分，基础性能测试和大规模性能测试。

## 基础 benchmark

- 创建 TensorFlow 运行时环境后，以 resnet50 网络为例，计算其 batch_size=32 num_gpu=1 条件下不同精度下的性能。

### fp32 train

     python3 ./benchmarks-master/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --data_format=NCHW --batch_size=128 --model=resnet50 --save_model_steps=10020 --optimizer=momentum --variable_update=parameter_server  --print_training_accuracy=true  --eval_during_training_every_n_epochs=1  --nodistortions --num_gpus=1 --num_epochs=90 --weight_decay=1e-4 --data_dir=$data_dir_path   --use_fp16=False --data_name=imagenet --train_dir=$save_checkpoint_path

### fp16 train

    python3  ./benchmarks-master/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --data_format=NCHW --batch_size=128 --model=resnet50 --save_model_steps=10020 --optimizer=momentum --variable_update=parameter_server  --print_training_accuracy=true  --eval_during_training_every_n_epochs=1  --nodistortions --num_gpus=1 --num_epochs=90 --weight_decay=1e-4 --data_dir=$data_dir_path   --use_fp16=True --data_name=imagenet --train_dir=$save_checkpoint_path

## 大规模测试

### 单卡

    HIP_VISIBLE_DEVICES=0  python3 ./benchmarks-master/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --data_format=NCHW --batch_size=128 --model=resnet50 --save_model_steps=10020 --optimizer=momentum --variable_update=parameter_server  --print_training_accuracy=true  --eval_during_training_every_n_epochs=1  --nodistortions --num_gpus=1 --num_epochs=90 --weight_decay=1e-4 --data_dir=$data_dir_path   --use_fp16=False --data_name=imagenet --train_dir=$save_checkpoint_path

### 多卡

    mpirun -np ${num_gpu} --hostfile hostfile --bind-to none scripts-run/single_process.sh 

# 参考资料
[https://github.com/tensorflow/benchmarks/tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks]
[https://github.com/horovod/horovod]

