PyTorch图像模型性能评估数据集PyTorchImageModelsPerformanceEvaluationDataset-kongzhangtang
数据来源：互联网公开数据
标签：PyTorch, 图像识别, 模型评估, 性能基准, 深度学习, 计算机视觉, 神经网络, 实验结果
数据概述：
该数据集包含来自PyTorch图像模型（timm）库的性能评估结果，记录了多种图像分类模型在不同硬件和配置下的训练和推理表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为timm库开发和维护期间的实验结果。
地理范围：数据为全球范围内进行深度学习模型训练和评估的通用场景。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含不同实验的性能指标，如：
模型名称（model）
训练/推理速度（samples per sec, step time）
批次大小（batch size）
图像尺寸（img size）
模型参数量（param count）
Top1/Top5 错误率（top1_err, top5_err）
数据格式：CSV格式，包含多种结果文件，如benchmark-infer-amp-nchw-pt111-cu113-rtx3090.csv等，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于timm库的性能测试和基准测试，旨在为用户提供模型选择和性能优化的参考。
该数据集适合用于深度学习模型性能分析、模型比较、以及PyTorch框架下的图像分类研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习等领域的研究，用于分析不同模型的性能差异、优化策略和硬件依赖性。
行业应用：为人工智能行业提供模型选择和部署的参考，特别是在图像识别、目标检测等应用中。
决策支持：支持开发者和研究人员进行模型选择、优化和部署决策，提高模型训练和推理效率。
教育和培训：作为深度学习和计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型性能评估方法。
此数据集特别适合用于评估不同PyTorch图像模型的性能，帮助用户优化模型选择，提升模型在实际应用中的表现。
