perf

README.md

@@ -30,16 +30,16 @@ Resnet50 网络中包含了 49 个卷积层、1个全连接层等。
 执行推理命令：
 
     bash examples/infer_graph.sh
-## 训练性能和准确率数据
+## 训练精度
 测试数据：mini-imagenet，使用的加速卡：4张DCU-Z100-16G。
 
 根据模型情况填写表格：
-| 卡数 | batch size | 类型 | 性能 | Accuracy(%) |
-| :------: | :------: | :------: |:------: | -------- |
-| 1 | 128 | fp32 | 284 samples/s | - |
-| 1 | 128 | fp16 | 318 samples/s | - |
-| 4 | 128 | fp32 | 266*4=1064 samples/s | 76.5/50 epoch |
-| 4 | 128 | fp16 | 286*4 = 1144 samples/s | 76.5/50 epoch |
+| 卡数 | batch size | 类型 | Accuracy(%) |
+| :------: | :------: | :------: | -------- |
+| 1 | 128 | fp32 | - |
+| 1 | 128 | fp16 | - |
+| 4 | 128 | fp32 | 76.5/50 epoch |
+| 4 | 128 | fp16 | 76.5/50 epoch |
 ## 参考
 * https://github.com/Oneflow-Inc/models/tree/main/Vision/classification/image/resnet50
 * https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow
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