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neural-network - 使用“咖啡时间”对 alexnet 测试进行基准测试

问题描述

我是 caffe 的新手，目前我正在尝试将它与 Alexnet 一起使用。当我说使用时，我的意思是我不想训练网络，因此，我得到了这里'.caffemodel'提到的 for Alexnet 。

现在，我想使用 caffe 的时间功能来查看在 TEST 阶段执行每层所需的时间（我正在做的是在推理期间获取每层的执行时间）。

根据咖啡的选项

usage: caffe <command> <args>

commands:
  train           train or finetune a model
  test            score a model
  ------------
  time            benchmark model execution time
  collect         collects layer data on specified device
  compare         collects layer data using inputs from other device

  Flags from tools/caffe.cpp:
      ---------------------
    -phase (Optional; network phase (TRAIN or TEST). Only used for 'time'.)
      type: string default: ""
    -sampling (Optional; Caffe test with sampling mode) type: bool
      default: false
     -------------------------

我可以在 TEST 阶段运行以下命令来对 Alexnet 进行基准测试：

build/tools/caffe time -model models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt -iterations 1000 -engine MKLDNN -phase TEST

但是当我这样做时，我收到以下错误：

I0304 17:37:26.183619 29987 net.cpp:409] label_data_1_split does not need backward computation.
I0304 17:37:26.183625 29987 net.cpp:409] data does not need backward computation.
I0304 17:37:26.183629 29987 net.cpp:451] This network produces output accuracy
I0304 17:37:26.183635 29987 net.cpp:451] This network produces output loss
I0304 17:37:26.183647 29987 net.cpp:491] Network initialization done.
I0304 17:37:26.183732 29987 caffe.cpp:556] Performing Forward
I0304 17:37:26.287747 29987 caffe.cpp:561] Initial loss: 6.92452
I0304 17:37:26.287784 29987 caffe.cpp:563] Performing Backward
F0304 17:37:26.385227 29987 mkldnn_pooling_layer.cpp:464] Check failed: poolingBwd_pd 
*** Check failure stack trace: ***
    @     0x7fe03e3980cd  google::LogMessage::Fail()
    @     0x7fe03e399f33  google::LogMessage::SendToLog()
    @     0x7fe03e397c28  google::LogMessage::Flush()
    @     0x7fe03e39a999  google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
    @     0x7fe03ead741c  caffe::MKLDNNPoolingLayer<>::InitPoolingBwd()
    @     0x7fe03eac4ec2  caffe::MKLDNNPoolingLayer<>::Backward_cpu()
    @     0x7fe03e8f9b19  caffe::Net<>::Backward()
    @     0x5622d81a2530  (unknown)
    @     0x5622d8199353  (unknown)
    @     0x7fe03ab09b97  __libc_start_main
    @     0x5622d8198e1a  (unknown)

我猜我使用命令的方式存在一些问题，我可能必须为此更改.prototxt文件。

如果有人能指出我在测试阶段如何获得 Alexnet 的基准数字的正确方向，我将不胜感激。

PS：如果您只运行 caffe time 而不指定 Phase，我无法弄清楚会发生什么。它是否对 TEST 和 TRAIN 阶段都进行了基准测试？

标签： neural-networkdeep-learningcaffeintel-mkl

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