通过测试，优化之后性能明显提升
时间：2022-04-04 17:27:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-04 17:27:01 来源：行业动态
如下测试数据是在金山云N3实例上进行测试获得的。测试使用三台VM：
VM1（蓝色）：24vCPU，安装默认版本的TensorFLow和Caffe；
VM2（橙色）：24vCPU，安装优化版本的TensorFLow和Caffe；
VM3（灰色）：16vCPU，安装优化版本的TensorFLow和Caffe。
首先对比优化版本的TensorFlow和Google默认版本的TensorFlow的性能。在不同配置的三个VM中，分别运行如下测试case。
（1）运行batch size为1的resnet50 inference
（2）运行batch size为1的inception3 inference
（3）运行batch size为1的ssd_mobilenet inference
（4）运行batch size为256的wide_deep 测试，测试基于 movielens-1M数据集
测试结果如下图所示，可以看到优化后的TensorFlow有了很大程度的性能提升。
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