dlbench分布式模型训练

dlbench git地址：https://github.com/hclhkbu/dlbench.git

cd到dlbench中，benchmark.py文件即为测试需要的中枢文件，采用python benchmark.py -config configfile命令即可开始训练，所得到的logs放在logs下面，logs分为两部分：收敛迭代速度和显卡的使用情况（相当于多次使用nvidia-smi命令）

configfile放在confige文件夹下面，有一个tensorflow的样例，可以看到具体设置的参数，在legacy里含有各种框架的config例子，可以根据需要调整

Config文件包含了; ;  ; ;  ;  ;  ; 这几项，network type就是测试的网络类型，network name就是测试的具体网络，后面的参数都可以根据情况自定义

正常情况下，使用中枢文件就可以做测试，然后查看logs的文件，但是如果测试不成功（如tensorflow，log文件里发现报错），可以手动cd到对应框架目录下，跑对应的文件。

Benchmark.py最终调用的文件位于tools里，tools下面含有多个框架，框架下对应rnn、cnn、fc的各种网络。

可以利用benchmark.py一次串行跑多个参数下的网络（会根据config自动跑，并写入log），也可以手动跑，或者手动在tools网络中加入写log的代码等。为了便于比较，我们优先跑一下resnet的网络，batch size 128，epoch 4吧，学习一下怎么用这个。

这个是我对这份代码使用方法的个人理解，如果大家发现有什么不对的地方，一块探讨。