forked from pytorch/benchmark
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
config-v0.yaml
209 lines (209 loc) · 6.72 KB
/
config-v0.yaml
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
benchmarks:
test_eval[BERT_pytorch-cpu-eager]:
norm: 0.05529004814998188
weight: 0.008333333333333333
test_eval[BERT_pytorch-cpu-jit]:
norm: 0.0466312448182345
weight: 0.008333333333333333
test_eval[BERT_pytorch-cuda-eager]:
norm: 0.024793952780494625
weight: 0.008333333333333333
test_eval[BERT_pytorch-cuda-jit]:
norm: 0.01855269011111381
weight: 0.008333333333333333
test_eval[LearningToPaint-cpu-eager]:
norm: 0.007503698765138765
weight: 0.025
test_eval[LearningToPaint-cpu-jit]:
norm: 0.007240939780307131
weight: 0.025
test_eval[LearningToPaint-cuda-eager]:
norm: 0.0023830812464075714
weight: 0.025
test_eval[LearningToPaint-cuda-jit]:
norm: 0.0024050240096045172
weight: 0.025
test_eval[attention_is_all_you_need_pytorch-cpu-eager]:
norm: 0.25790401795004525
weight: 0.008333333333333333
test_eval[attention_is_all_you_need_pytorch-cpu-jit]:
norm: 0.23751217155001997
weight: 0.008333333333333333
test_eval[attention_is_all_you_need_pytorch-cuda-eager]:
norm: 0.14071995145000074
weight: 0.008333333333333333
test_eval[attention_is_all_you_need_pytorch-cuda-jit]:
norm: 0.14165502375003597
weight: 0.008333333333333333
test_eval[demucs-cpu-eager]:
norm: 0.10079772029996548
weight: 0.008333333333333333
test_eval[demucs-cpu-jit]:
norm: 0.10051201925000441
weight: 0.008333333333333333
test_eval[demucs-cuda-eager]:
norm: 0.08173438030007674
weight: 0.008333333333333333
test_eval[demucs-cuda-jit]:
norm: 0.0816860895499758
weight: 0.008333333333333333
test_eval[dlrm-cpu-eager]:
norm: 0.0006430424198613584
weight: 0.05
test_eval[dlrm-cuda-eager]:
norm: 0.0011408741039001197
weight: 0.05
test_eval[fastNLP-cpu-eager]:
norm: 0.0002648850921326895
weight: 0.008333333333333333
test_eval[fastNLP-cpu-jit]:
norm: 0.0002336292374999638
weight: 0.008333333333333333
test_eval[fastNLP-cuda-eager]:
norm: 0.0002151528956171319
weight: 0.008333333333333333
test_eval[fastNLP-cuda-jit]:
norm: 0.00018464371546696165
weight: 0.008333333333333333
test_eval[moco-cuda-eager]:
norm: 0.4254318736499954
weight: 0.016666666666666666
test_eval[moco-cuda-jit]:
norm: 0.4255394108000473
weight: 0.016666666666666666
test_eval[pytorch_mobilenet_v3-cpu-eager]:
norm: 0.02649310794737702
weight: 0.008333333333333333
test_eval[pytorch_mobilenet_v3-cpu-jit]:
norm: 0.022177800666627768
weight: 0.008333333333333333
test_eval[pytorch_mobilenet_v3-cuda-eager]:
norm: 0.02648011021057372
weight: 0.008333333333333333
test_eval[pytorch_mobilenet_v3-cuda-jit]:
norm: 0.022319256977769125
weight: 0.008333333333333333
test_eval[pytorch_struct-cpu-eager]:
norm: 0.002343961929295342
weight: 0.008333333333333333
test_eval[pytorch_struct-cpu-jit]:
norm: 0.002004469002152627
weight: 0.008333333333333333
test_eval[pytorch_struct-cuda-eager]:
norm: 0.0017700393840409786
weight: 0.008333333333333333
test_eval[pytorch_struct-cuda-jit]:
norm: 0.0014411485431668227
weight: 0.008333333333333333
test_eval[yolov3-cpu-eager]:
norm: 0.6083187598000223
weight: 0.02222222222222222
test_eval[yolov3-cuda-eager]:
norm: 0.5732647127500513
weight: 0.02222222222222222
test_train[BERT_pytorch-cpu-eager]:
norm: 0.24258933120004258
weight: 0.008333333333333333
test_train[BERT_pytorch-cpu-jit]:
norm: 0.1830054144500764
weight: 0.008333333333333333
test_train[BERT_pytorch-cuda-eager]:
norm: 0.09264914884993232
weight: 0.008333333333333333
test_train[BERT_pytorch-cuda-jit]:
norm: 0.08626803904999178
weight: 0.008333333333333333
test_train[Background_Matting-cuda-eager]:
norm: 3.8915885892000235
weight: 0.03333333333333333
test_train[Background_Matting-cuda-jit]:
norm: 3.8194171504499765
weight: 0.03333333333333333
test_train[LearningToPaint-cpu-eager]:
norm: 0.035551872620623
weight: 0.025
test_train[LearningToPaint-cpu-jit]:
norm: 0.0352222280000425
weight: 0.025
test_train[LearningToPaint-cuda-eager]:
norm: 0.01571707073846063
weight: 0.025
test_train[LearningToPaint-cuda-jit]:
norm: 0.015754736360674138
weight: 0.025
test_train[attention_is_all_you_need_pytorch-cpu-eager]:
norm: 1.1197607331500194
weight: 0.008333333333333333
test_train[attention_is_all_you_need_pytorch-cpu-jit]:
norm: 1.1107250554500296
weight: 0.008333333333333333
test_train[attention_is_all_you_need_pytorch-cuda-eager]:
norm: 0.43750642099992093
weight: 0.008333333333333333
test_train[attention_is_all_you_need_pytorch-cuda-jit]:
norm: 0.43786742414999935
weight: 0.008333333333333333
test_train[demucs-cpu-eager]:
norm: 0.3546666866000351
weight: 0.008333333333333333
test_train[demucs-cpu-jit]:
norm: 0.35136531084995115
weight: 0.008333333333333333
test_train[demucs-cuda-eager]:
norm: 0.16843785500002467
weight: 0.008333333333333333
test_train[demucs-cuda-jit]:
norm: 0.16847499954997147
weight: 0.008333333333333333
test_train[dlrm-cpu-eager]:
norm: 0.0018631149865043692
weight: 0.05
test_train[dlrm-cuda-eager]:
norm: 0.0034258266816329453
weight: 0.05
test_train[fastNLP-cpu-eager]:
norm: 0.0023043158927810673
weight: 0.008333333333333333
test_train[fastNLP-cpu-jit]:
norm: 0.0022544148208549306
weight: 0.008333333333333333
test_train[fastNLP-cuda-eager]:
norm: 0.0017024527120666193
weight: 0.008333333333333333
test_train[fastNLP-cuda-jit]:
norm: 0.0016670523807199042
weight: 0.008333333333333333
test_train[moco-cuda-eager]:
norm: 0.8925068612999667
weight: 0.016666666666666666
test_train[moco-cuda-jit]:
norm: 0.8923939008500383
weight: 0.016666666666666666
test_train[pytorch_mobilenet_v3-cpu-eager]:
norm: 0.2377525886000285
weight: 0.008333333333333333
test_train[pytorch_mobilenet_v3-cpu-jit]:
norm: 0.22350112645001446
weight: 0.008333333333333333
test_train[pytorch_mobilenet_v3-cuda-eager]:
norm: 0.2387644355000475
weight: 0.008333333333333333
test_train[pytorch_mobilenet_v3-cuda-jit]:
norm: 0.22566257204994145
weight: 0.008333333333333333
test_train[pytorch_struct-cpu-eager]:
norm: 6.161046483800055
weight: 0.008333333333333333
test_train[pytorch_struct-cpu-jit]:
norm: 6.181118585249988
weight: 0.008333333333333333
test_train[pytorch_struct-cuda-eager]:
norm: 0.24736640974992952
weight: 0.008333333333333333
test_train[pytorch_struct-cuda-jit]:
norm: 0.24725276905005558
weight: 0.008333333333333333
test_train[yolov3-cuda-eager]:
norm: 9.692653778850104
weight: 0.02222222222222222
target: 1000.0