OP benchmark 调试手册 - PaddlePaddle/Paddle GitHub Wiki
一. 环境准备
1.拉取benchmark代码库:
$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/benchmark.git
2.启动镜像
$ cd benchmark
$ nvidia-docker run -it --net=host --privileged --rm -v $(pwd):/home/benchmark paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
3.切换python版本
$ export PATH=/usr/local/bin:${PATH}
$ ln -fs /usr/local/bin/python3.7 /usr/local/bin/python
$ ln -fs /usr/local/bin/pip3.7 /usr/local/bin/pip
$ pip install –U pip
4.安装Paddle
$ wget -q https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
$ pip install paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
5.安装tensorflow
$ pip install tensorflow==2.3.0
二. 如何测试OP精度
1. 进入benchmark/api/tests_v2路径下执行命令:
$ bash run.sh api_name config_id
- api_name: 将要测试的OP名字
- config_id :使用 benchmark/api/tests_v2/configs/OP.json 中第几个配置,默认为第0
命令例子:
$ bash run.sh abs 0
三. 如何测试OP性能
进入benchmark/api/tests_v2路径下:
1. 修改api/tests_v2/run.sh 中task 为speed
2. 修改api/tests_v2/run.sh 中--repeat 为1000
3. 执行命令:
$ bash run.sh api_name config_id speed
命令例子:
$ bash run.sh abs 0 speed
四. 如何添加OP测试脚本和配置
目前仅要求内部用户添加OP测试脚本和配置,可参考OP测试脚本和配置增加手册