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tensorflow benchmark 训练精度

深度学习模型落地需要考虑决定推理(inference)过程所需的计算资源(成本)和效率(系统的吞吐量和延时),有时甚至需要进行适当的模型裁剪和压缩工作。理论上说,模型结构一旦确定是可以计算它的复杂度和计算量,但这有些繁琐。实际中可以借助一些工具帮助预估模型实际的性能,比较模型优化前后的差别,主要使用到的是benchmark_model和summarize_graph。

一、benchmark_model模型推理速度分析

在深度学习模型工程落地时,我们追求在成本可控的前提下提高良好的用户体验,因此模型的推理效率和计算代价是重要的衡量指标。通常用FLOPs(floating point operations)描述模型的计算力消耗,它表示浮点运算计算量,用来衡量算法/模型的复杂度。我们是可以从原理上计算出模型需要的FLOPs,参考:https://www.zhihu.com/question/65305385。 除了从理论计算之外,还可以使用tensorflow中的 benchmark_model 工具来进行粗略估计,它可以帮助估算出模型所需的浮点操作数(FLOPS),然后你就可以使用这些信息来确定你的模型在你的目标设备上运行的可行性。除此之外,比较容易混淆的概念是FLOPS(floating point operations per second),意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度,它是衡量硬件性能的指标对于来说TESLA P40可以每秒处理12T个FLOP,普通单核CPU每秒大概处理100亿次的FLOP。当有了计算操作消耗的估计之后,它就对你计划的目标设备上有所帮助,如果模型的计算操作太多,那么就需要优化模型减小FLOP数量。

例如下面的例子中&

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