培训：培训基准的参考实施

MLPerf参考实现 这是MLPerf基准测试的参考实现的存储库。 这些实现有效地用作基准测试实现的起点，但尚未完全优化，并且不打算用于软件框架或硬件的“实际”性能度量。 这些参考实现仍然非常具有“ alpha”或“ beta”质量。 它们可以通过许多方式进行改进。 请提出问题或提出要求，以帮助我们提高质量。 内容 我们为MLPerf套件中的基准以及一些正在开发的基准提供参考实现。 每个参考实现都提供以下内容： 在至少一个框架中实现模型的代码。 可以用于在容器中运行基准测试的Dockerfile。 下载适当数据集的脚本。 运行并训练模型时间的脚本。 有关数据集，模型和机器设置的文档。 运行基准 这些基准测试已在以下机器配置上进行了测试： 16个CPU，1个Nvidia P100。 Ubuntu 16.04，包括具有nvidia支持的docker。 600GB的磁盘（尽管