深度学习模型性能评估基准数据集DeepLearningModelPerformanceEvaluationBenchmarkDataset-ngoclmao
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型评估, 性能测试, 图像识别, 神经网络, 计算性能, 硬件加速, 数据分析
数据概述：
该数据集包含深度学习模型在不同硬件配置和软件环境下的性能评估结果，涵盖了图像识别任务的训练和推理过程。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为某个特定时间段的实验结果。
地理范围：数据未限定地理范围，但测试环境可能包括不同地区的服务器或工作站。
数据维度：数据集包括模型名称、推理/训练速度（samples/sec、step time）、批次大小（batch size）、图像尺寸、参数数量（param count）、Top1/Top5 错误率、计算资源利用率（GMACS、MACTS）等指标。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，方便数据分析和可视化。此外，还包含一些配置文件（.yml, .toml, .cfg）、脚本文件（.py, .sh, .js）、文档（.md, .mdx）等，用于描述实验设置、模型结构和结果分析。
来源信息：数据来源于对不同深度学习模型在各种硬件和软件环境下的性能测试，包括但不限于PyTorch框架、NVIDIA GPU等。已进行数据标准化和清洗，以便进行比较分析。
该数据集适合用于深度学习模型的性能评估、硬件加速优化、模型选择和比较分析。
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：适用于深度学习模型性能分析、模型优化、硬件加速等方面的学术研究，如不同模型在不同硬件上的性能对比，模型参数对性能的影响等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其适用于模型部署、硬件选型、性能调优等环节。
决策支持：支持企业在选择深度学习模型和部署方案时，进行数据驱动的决策，优化资源配置。
教育和培训：作为深度学习、计算机系统结构等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型性能和硬件加速。
此数据集特别适合用于探索深度学习模型在不同环境下的性能表现，帮助用户优化模型、选择合适的硬件平台、提升模型部署效率。
