Python 机器学习基准测试。
项目描述
pymlbenchmark：围绕机器学习的基准测试
这个项目开始于我第一次尝试对 scikit-learn进行修改 。该模板被重用于测量各种实现或模型，并使它们更短，但对整个脚本的理解可能更少。它演变成提供类来比较ONNX 运行时，例如onnxruntime 和scikit-learn。
历史
当前 - 2021-01-05 - 0.00Mb
12：转onnx时支持double(2019-12-21)
0.2.141 - 2019-12-13 - 0.04Mb
11 : 调用 convert_sklearn 时修复维度 (2019-10-07)
8：实现 OnnxRuntimeBenchPerfTestRegression (2019-07-15)
6 : 尽可能使用假设_finite=True (2019-07-15)
4 : 更新图表中的颜色，使用相似但不相等的颜色 (2019-05-23)
5：在某些调用上运行分析器并保存结果 (2019-04-23)
3：添加机制转储错误，数据发生后调查（2019-03-12）
1 : 从 _benchmarks 移动基准 (2019-03-12)
0.1.30 - 2019-03-07 - 0.02Mb
2：第一次提交（2019-03-05）
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内置分布
pymlbenchmark-0.3.187-py3-none-any.whl
（38.0 kB
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关
pymlbenchmark -0.3.187-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 7a9f74665982891999bc4c96e6373358387ae37296ed965e4e4a2bd662bd2322 |
|
| MD5 | 341d6fac8bc8d236216ba9c353b98d3e |
|
| 布莱克2-256 | 4452e14feb82522f7905664e76cba35294230d38b58b8a938bb0f5b92f64e2c0 |