深度学习模型性能评估数据集DeepLearningModelPerformanceEvaluation-liucong12601
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 图像识别, 模型评估, 性能基准, PyTorch, 计算机视觉, 训练效率, 推理速度
数据概述：
该数据集包含来自PyTorch-Image-Models项目（timm）的深度学习模型性能评估结果，记录了在不同硬件配置下，多种图像识别模型在ImageNet数据集上的训练和推理性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但根据文件命名和内容推测，数据可能生成于2020年至2023年间，涵盖了PyTorch 1.10、1.11版本以及CUDA 11.3环境。
地理范围：数据主要基于NVIDIA RTX 3090 GPU进行测试，可视为针对特定硬件平台的性能评估。
数据维度：数据集包含多项性能指标，如：
训练性能：train_samples_per_sec（每秒训练样本数）、train_step_time（训练单步耗时）、train_batch_size（训练批次大小）、train_img_size（训练图像尺寸）、param_count（模型参数量）。
推理性能：infer_samples_per_sec（每秒推理样本数）、infer_step_time（推理单步耗时）、infer_batch_size（推理批次大小）、infer_img_size（推理图像尺寸）、infer_gmacs（推理GMACs）、infer_macts（推理MACTS）。
模型精度：top1（Top-1准确率）、top1_err（Top-1错误率）、top5（Top-5准确率）、top5_err（Top-5错误率）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如benchmark-infer-amp-nchw-pt111-cu113-rtx3090.csv、results-imagenet-real.csv等，方便数据分析和对比。
来源信息：数据来源于PyTorch-Image-Models项目，该项目提供了大量预训练模型和评估工具。数据经过了收集和整理，并以CSV格式存储。
该数据集适合用于深度学习模型性能分析、模型选择、硬件优化和算法改进等研究。
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、深度学习模型优化等领域的学术研究，如模型结构设计、量化、剪枝等。
行业应用：为人工智能行业提供模型性能基准，尤其在模型部署、硬件选型、算法优化等方面具有指导意义。
决策支持：支持研发团队进行模型选择、优化和部署决策，提升模型在实际应用中的性能表现。
教育和培训：作为深度学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解模型性能评估方法，掌握性能分析技能。
此数据集特别适合用于比较不同深度学习模型的训练和推理效率，以及评估模型在不同硬件环境下的性能表现，帮助用户深入理解模型性能瓶颈，并进行针对性的优化。
