cemizm/tf-benchmark-gpu
cemizm
这是一个支持GPU加速的Docker化TensorFlow基准测试工具镜像，可运行ResNet50、AlexNet等图像分类模型的性能测试，通过命令行参数配置GPU数量、模型类型等参数。
3 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：cemizm仓库类型：镜像最近更新：6 年前
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只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
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支持GPU的Docker化TensorFlow基准测试工具
本Docker镜像基于最新的https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow GPU版本镜像构建，集成了https://github.com/tensorflow/benchmarks仓库作为容器入口点，可通过命令行参数在GPU环境中运行多种图像分类模型的性能基准测试。
更多信息请参考官方https://www.tensorflow.org/guide/performance/benchmarks。
运行基准测试
若要使用单GPU运行ResNet50模型（基于合成数据），执行以下命令：
bashdocker run --runtime=nvidia --rm docker.xuanyuan.run/cemizm/tf-benchmark-gpu --model resnet50 --num_gpus=1
常用参数
- model：需测试的模型，例如alexnet、resnet50、resnet152、inception3、vgg16，默认值为trivial。
- num_gpus：使用的GPU数量，默认使用所有可用GPU。
- variable_update：变量管理方式，可选parameter_server、replicated、distributed_replicated、independent，默认值为parameter_server。
- batch_size：每个GPU的批次大小，默认值为32。
查看所有可用参数：
bashdocker run --runtime=nvidia --rm docker.xuanyuan.run/cemizm/tf-benchmark-gpu --help
测试结果
官方TensorFlow在P100和K80上的测试结果可参考上述链接。以下是工作站环境中消费级硬件的测试结果：
| 设置项 | 值 |
|---|---|
| TensorFlow | 1.14 |
| 数据集 | imagenet（合成） |
| 模式 | 训练 |
| SingleSess | False |
| 批次数量 | 100 |
| epoch数量 | 0.00 |
| NUMA绑定 | False |
| 数据格式 | NCHW |
| 优化器 | sgd |
| 变量管理方式 | parameter_server |
RTX 2070
| GPU数量 | InceptionV3 | ResNet-50 | ResNet-152 | AlexNet | VGG16 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 122 | 196 | 76 | 2371 | 112 |
| 2 | 209 | 364 | 133 | 4408 | 173 |
| 4 | |||||
| 8 |
RTX 2070 Super
| GPU数量 | InceptionV3 | ResNet-50 | ResNet-152 | AlexNet | VGG16 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 134 | 214 | 84 | 2610 | 124 |
| 2 | |||||
| 4 | |||||
| 8 |
RTX 2080 TI
| GPU数量 | InceptionV3 | ResNet-50 | ResNet-152 | AlexNet | VGG16 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 194 | 308 | 122 | 3982 | 186 |
| 2 | |||||
| 4 | |||||
| 8 |
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 tf-benchmark-gpu 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/cemizm/tf-benchmark-gpu:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull cemizm/tf-benchmark-gpu:<标签>
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