pytorch-smsg.md

Pytorch 单机单卡测试

参考：🔗

一、准备数据和代码

1、下载

我们已将数据和代码存储到我公司的FTP服务器上，单击此处下载，并将其上传到服务器上。

2、上传数据

依次单击系统管理->文件管理->文档上传将文件（主要，文件应该是解压后的）上传到服务器。

二、提交作业

JSON文件如下：

{
  "jobName": "pytorch-single-machine-single-gpu",
  "image": "sitonholy/ai:16.04-9.0-3.5-pmt",
  "authFile": "",
  "dataDir": "",
  "outputDir": "",
  "codeDir": "",
  "retryCount": 0,
  "taskRoles": [
    {
      "name": "task_1",
      "taskNumber": 1,
      "cpuNumber": 1,
      "memoryMB": 8192,
      "shmMB": 256,
      "gpuNumber": 1,
      "storageGB": 5,
      "minFailedTaskCount": null,
      "minSucceededTaskCount": null,
      "command": "cd /root/data/framework_benchmark/pytorch && python smsg.py --lr 0.001 --epoch 1 --trainBatchSize 1000 --testBatchSize 1000 --num_workers 2 --log \"../output/\"",
      "portList": []
    }
  ],
  "jobEnvs": {},
  "extras": {
    "virtualGroup": "total"
  },
  "gpuType": "TITANX"
}

三、日志查看

图1

1、查看日志

单击图1中标准输出查看相应日志如下：

2、资源监控

单击图1中前往工作指标页面查看资源利用情况：