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8ee58618
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PaddlePaddle / Paddle
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提交
8ee58618
编写于
11月 20, 2017
作者:
T
Tao Luo
提交者:
GitHub
11月 20, 2017
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操作
浏览文件
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差异文件
Merge pull request #5751 from tensor-tang/googlenet
enable mkldnn benchmark with googlenet
上级
faea2481
74dca273
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
6 addition
and
2 deletion
+6
-2
benchmark/paddle/image/googlenet.py
benchmark/paddle/image/googlenet.py
+4
-1
benchmark/paddle/image/run_mkldnn.sh
benchmark/paddle/image/run_mkldnn.sh
+2
-1
未找到文件。
benchmark/paddle/image/googlenet.py
浏览文件 @
8ee58618
...
@@ -5,6 +5,7 @@ height = 224
...
@@ -5,6 +5,7 @@ height = 224
width
=
224
width
=
224
num_class
=
1000
num_class
=
1000
batch_size
=
get_config_arg
(
'batch_size'
,
int
,
128
)
batch_size
=
get_config_arg
(
'batch_size'
,
int
,
128
)
use_gpu
=
get_config_arg
(
'use_gpu'
,
bool
,
True
)
args
=
{
'height'
:
height
,
'width'
:
width
,
'color'
:
True
,
'num_class'
:
num_class
}
args
=
{
'height'
:
height
,
'width'
:
width
,
'color'
:
True
,
'num_class'
:
num_class
}
define_py_data_sources2
(
define_py_data_sources2
(
...
@@ -16,6 +17,8 @@ settings(
...
@@ -16,6 +17,8 @@ settings(
learning_method
=
MomentumOptimizer
(
0.9
),
learning_method
=
MomentumOptimizer
(
0.9
),
regularization
=
L2Regularization
(
0.0005
*
batch_size
))
regularization
=
L2Regularization
(
0.0005
*
batch_size
))
conv_projection
=
conv_projection
if
use_gpu
else
img_conv_layer
def
inception2
(
name
,
input
,
channels
,
\
def
inception2
(
name
,
input
,
channels
,
\
filter1
,
filter1
,
filter3R
,
filter3
,
filter3R
,
filter3
,
...
@@ -138,7 +141,7 @@ def inception(name, input, channels, \
...
@@ -138,7 +141,7 @@ def inception(name, input, channels, \
cat
=
concat_layer
(
cat
=
concat_layer
(
name
=
name
,
name
=
name
,
input
=
[
cov1
,
cov3
,
cov5
,
covprj
],
input
=
[
cov1
,
cov3
,
cov5
,
covprj
],
bias_attr
=
True
,
bias_attr
=
True
if
use_gpu
else
False
,
act
=
ReluActivation
())
act
=
ReluActivation
())
return
cat
return
cat
...
...
benchmark/paddle/image/run_mkldnn.sh
浏览文件 @
8ee58618
...
@@ -40,6 +40,7 @@ fi
...
@@ -40,6 +40,7 @@ fi
for
use_mkldnn
in
True False
;
do
for
use_mkldnn
in
True False
;
do
for
batchsize
in
64 128 256
;
do
for
batchsize
in
64 128 256
;
do
train vgg 19
$batchsize
$use_mkldnn
train vgg 19
$batchsize
$use_mkldnn
train resnet 50
$batchsize
$use_mkldnn
train resnet 50
$batchsize
$use_mkldnn
train googlenet v1
$batchsize
$use_mkldnn
done
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done
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