EfficientNetv2测试

朱雀 2023-01-22 07:53 13阅读 0赞

[https://github.com/Wulingtian/EfficientNetv2\_TensorRT\_int8/blob/master/effnetv2.py][https_github.com_Wulingtian_EfficientNetv2_TensorRT_int8_blob_master_effnetv2.py]

测试代码：

if __name__ == '__main__':
    
        import os
        import time
    
        model=EfficientNet(5)
        model.cuda()
        model.eval()
        model_path = "dicenet.pth"
        torch.save(model.state_dict(), model_path)
    
        fsize = os.path.getsize(model_path)
        fsize = fsize / float(1024 * 1024)
    
        print(f"model size {round(fsize, 2)} m")
    
        size=224
        input = torch.rand(10, 3, size, size).cuda()
        for i in range(15):
            t1 = time.time()
            loc = model(input)
    
            cnt = time.time() - t1
            print(cnt, loc.size())

测试结果：

模型85m

1060显卡 224 batch支持10

112 batch支持40

图像尺寸和batch-size基本是反向线性关系

[https_github.com_Wulingtian_EfficientNetv2_TensorRT_int8_blob_master_effnetv2.py]: https://github.com/Wulingtian/EfficientNetv2_TensorRT_int8/blob/master/effnetv2.py

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