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“624ab2c57afafef0260230e707ebe849308bf82f”上不存在“examples/aishell/asr1/conf/chunk_roformer_bidecoder.yaml”
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9a2f3c9f
编写于
12月 01, 2017
作者:
L
liuqi
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Fix conv benchmark to use half.
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c213c27f
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with
11 addition
and
11 deletion
+11
-11
mace/ops/conv_2d_benchmark.cc
mace/ops/conv_2d_benchmark.cc
+11
-11
未找到文件。
mace/ops/conv_2d_benchmark.cc
浏览文件 @
9a2f3c9f
...
@@ -27,15 +27,15 @@ static void Conv2d(int iters,
...
@@ -27,15 +27,15 @@ static void Conv2d(int iters,
OpsTestNet
net
;
OpsTestNet
net
;
// Add input data
// Add input data
net
.
AddRandomInput
<
D
,
half
>
(
"Input"
,
{
batch
,
height
,
width
,
channels
});
net
.
AddRandomInput
<
D
,
float
>
(
"Input"
,
{
batch
,
height
,
width
,
channels
});
net
.
AddRandomInput
<
D
,
half
>
(
"Filter"
,
net
.
AddRandomInput
<
D
,
float
>
(
"Filter"
,
{
kernel_h
,
kernel_w
,
channels
,
output_channels
});
{
kernel_h
,
kernel_w
,
channels
,
output_channels
});
net
.
AddRandomInput
<
D
,
half
>
(
"Bias"
,
{
output_channels
});
net
.
AddRandomInput
<
D
,
float
>
(
"Bias"
,
{
output_channels
});
if
(
D
==
DeviceType
::
OPENCL
)
{
if
(
D
==
DeviceType
::
OPENCL
)
{
BufferToImage
<
D
,
half
>
(
net
,
"Input"
,
"InputImage"
,
kernels
::
BufferType
::
IN_OUT
);
BufferToImage
<
D
,
T
>
(
net
,
"Input"
,
"InputImage"
,
kernels
::
BufferType
::
IN_OUT
);
BufferToImage
<
D
,
half
>
(
net
,
"Filter"
,
"FilterImage"
,
kernels
::
BufferType
::
FILTER
);
BufferToImage
<
D
,
T
>
(
net
,
"Filter"
,
"FilterImage"
,
kernels
::
BufferType
::
FILTER
);
BufferToImage
<
D
,
half
>
(
net
,
"Bias"
,
"BiasImage"
,
kernels
::
BufferType
::
ARGUMENT
);
BufferToImage
<
D
,
T
>
(
net
,
"Bias"
,
"BiasImage"
,
kernels
::
BufferType
::
ARGUMENT
);
OpDefBuilder
(
"Conv2D"
,
"Conv2dTest"
)
OpDefBuilder
(
"Conv2D"
,
"Conv2dTest"
)
.
Input
(
"InputImage"
)
.
Input
(
"InputImage"
)
.
Input
(
"FilterImage"
)
.
Input
(
"FilterImage"
)
...
@@ -93,15 +93,15 @@ static void Conv2d(int iters,
...
@@ -93,15 +93,15 @@ static void Conv2d(int iters,
BM_CONV_2D_MACRO(N, C, H, W, KH, KW, S, P, OC, TYPE, OPENCL);
BM_CONV_2D_MACRO(N, C, H, W, KH, KW, S, P, OC, TYPE, OPENCL);
// ICNet
// ICNet
BM_CONV_2D
(
1
,
512
,
15
,
15
,
1
,
1
,
1
,
VALID
,
1024
,
float
);
BM_CONV_2D
(
1
,
512
,
15
,
15
,
1
,
1
,
1
,
VALID
,
1024
,
half
);
// SNPE GPU ExecutionDuration = 448us, % ALU Utilization = 105
// SNPE GPU ExecutionDuration = 448us, % ALU Utilization = 105
BM_CONV_2D
(
1
,
64
,
60
,
60
,
1
,
1
,
1
,
VALID
,
128
,
float
);
BM_CONV_2D
(
1
,
64
,
60
,
60
,
1
,
1
,
1
,
VALID
,
128
,
half
);
// SNPE GPU ExecutionDuration = 258us, % ALU Utilization = 108
// SNPE GPU ExecutionDuration = 258us, % ALU Utilization = 108
BM_CONV_2D
(
1
,
32
,
60
,
60
,
1
,
1
,
1
,
VALID
,
128
,
float
);
BM_CONV_2D
(
1
,
32
,
60
,
60
,
1
,
1
,
1
,
VALID
,
128
,
half
);
BM_CONV_2D
(
1
,
128
,
60
,
60
,
3
,
3
,
1
,
VALID
,
128
,
float
);
BM_CONV_2D
(
1
,
128
,
60
,
60
,
3
,
3
,
1
,
VALID
,
128
,
half
);
// SNPE GPU ExecutionDuration = 506us, % ALU Utilization = 106.8
// SNPE GPU ExecutionDuration = 506us, % ALU Utilization = 106.8
BM_CONV_2D
(
1
,
32
,
60
,
60
,
3
,
3
,
1
,
SAME
,
32
,
float
);
BM_CONV_2D
(
1
,
32
,
60
,
60
,
3
,
3
,
1
,
SAME
,
32
,
half
);
// Test RGB <-> YUV
// Test RGB <-> YUV
//BM_CONV_2D(1, 3, 2160, 1080, 1, 1, 1, VALID, 3, float);
//BM_CONV_2D(1, 3, 2160, 1080, 1, 1, 1, VALID, 3, float);
...
...
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