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Lab 1 - 框架及工具入门示例

实验目的

1. 了解深度学习框架及工作流程（Deep Learning Workload）
2. 了解在不同硬件和批大小（batch_size）条件下，张量运算产生的开销

实验环境

• PyTorch==1.5.0

• TensorFlow>=1.15.0

• 【可选环境】 单机Nvidia GPU with CUDA 10.0

实验原理

通过在深度学习框架上调试和运行样例程序，观察不同配置下的运行结果，了解深度学习系统的工作流程。

实验内容

实验流程图

具体步骤

1. 安装依赖包。PyTorch==1.5, TensorFlow>=1.15.0

2. 下载并运行PyTorch仓库中提供的MNIST样例程序。

3. 修改样例代码，保存网络信息，并使用TensorBoard画出神经网络数据流图。

4. 继续修改样例代码，记录并保存训练时正确率和损失值，使用TensorBoard画出损失和正确率趋势图。

5. 添加神经网络分析功能（profiler），并截取使用率前十名的操作。

6. 更改批次大小为1，16，64，再执行分析程序，并比较结果。

7. 【可选实验】改变硬件配置（e.g.: 使用/ 不使用GPU），重新执行分析程序，并比较结果。

实验报告

实验环境

硬件环境	CPU（vCPU数目）
	GPU(型号，数目)
软件环境	OS版本
	深度学习框架 python包名称及版本
	CUDA版本

实验结果

1. 模型可视化结果截图

神经网络数据流图
损失和正确率趋势图
网络分析，使用率前十名的操作

2. 网络分析，不同批大小结果比较

批大小	结果比较
1
16
64

参考代码

1. MNIST样例程序：

   代码位置：Lab1/mnist_basic.py

   运行命令：python mnist_basic.py

2. 可视化模型结构、正确率、损失值

   代码位置：Lab1/mnist_tensorboard.py

   运行命令：python mnist_tensorboard.py

3. 网络性能分析

   代码位置：Lab1/mnist_profiler.py

参考资料

• 样例代码：PyTorch-MNIST Code
• 模型可视化：
  • PyTorch Tensorboard Tutorial
  • PyTorch TensorBoard Doc
  • pytorch-tensorboard-tutorial-for-a-beginner
• Profiler：how-to-profiling-layer-by-layer-in-pytroch