运行方式参考scripts内文件夹。
- 本工具需要在有英伟达显卡和驱动的设备上运行
- 安装cuda,cudnn，其中cuda中需包含nvidia compute和nvidia system工具
- 安装python环境
conda env create -f environment.yml
需要从huggingface上下载bert-base-uncased的model.onnx、pytorch_model.bin和tf_model.h5三个文件，放入applications/Sarcasm/bert-base-uncased文价夹中
然后运行
bash ./scripts/ncu_metric.sh applications/Sarcasm/inference.py applications/Sarcasm/ncu.csv --option normal
bash ./scripts/nsys_metric.sh applications/Sarcasm/inference.py --options fusion
从 raw avmnist dataset下载数据集，然后解压缩到applications/Avmnist/ 目录下
其余同上
下载原始数据集dataset，然后修改applicaions/Medical-Segmentation/inference.py 中的 "src_path = " 为其路径。
其余同上
下载原始数据集 raw medica_vqa dataset，解压后修改 applications/Medical-VQA/config/idrid_regions/single/default_baseline.yaml 中的 path路径为对应路径。
其余同上
下载数据集 gentle_push_10.hdf5 , gentle_push_300.hdf5 , gentle_push_1000.hdf5, 修改datasets/gentle_push/data_loader.py 中的 145行 return _load_trajectories($PATH, **dataset_args)
其余同上