Add speed test script

[Ldpe2G]

脚本运行方式：

cd ci/check
bash run_speed_test.sh

结果会输出到 当前目录下的 result 文件里

目前通过测速脚本发现的问题

import torch as flow 运行会崩

• vit
• conv_mixer
• crossformer
• cswin
• mlp_mixer
• pvt
• res_mlp
• vgg

本身运行也会报错，输入是 224x224 的时候

• efficientnet
• res2net

[kaijieshi7]

之前有个想法，既然有返回所有models的方法，那么能不能直接对返回的模型进行测试，这样就不需要每个模型都需要单独的脚本。存在的问题是，每个模型除了名字不一样之外，还存在input数据增强不一样，输出也不一样（googlenet输出三个）。

[Ldpe2G]

之前有个想法，既然有返回所有models的方法，那么能不能直接对返回的模型进行测试，这样就不需要每个模型都需要单独的脚本。存在的问题是，每个模型除了名字不一样之外，还存在input数据增强不一样，输出也不一样（googlenet输出三个）。

因为需要和torch的对比速度，所以不是仅仅从 model_creater 拿到模型就行了，那只能测oneflow的模型速度，要测torch的速度得把模型文件开头的 import oneflow 改成 import torch，需要修改一下脚本代码，然后保存下来再重新加载测试torch的速度

[kaijieshi7]

以下的没问题值能跑通。

1. vit问题：flow.permute().view()可以用，torch.permute()需接contiguous()才能使用view()。应该是view是否可以操作不连续tensor的问题。
2. conv-mixer：convmixer_768_32_relu，convmixer_1536_20，convmixer_1024_20这三个换成torch的没问题。
3. crossformer：flowvision.layers.regularization.DropPath和flowvision.layers.weight_init都换成torch之后crossformer四个模型都没问题。
4. cswin：同上，6个模型都没有问题。
5. mlp-mixer：flowvision.layers.blocks.PatchEmbed改成torch没问题。（输出全是0）
6. pvt：pvt-huge-v2没有定义，其他四个没问题。
7. res-mlp：10个都没有问题
8. vgg：8个都没问题。
9. efficientnet的问题：efficientnet #120
10. res2net的问题：res2net代码写错 #121

[Ldpe2G]

以下的没问题值能跑通。

1. vit问题：flow.permute().view()可以用，torch.permute()需接contiguous()才能使用view()。应该是view是否可以操作不连续tensor的问题。
2. conv-mixer：convmixer_768_32_relu，convmixer_1536_20，convmixer_1024_20这三个换成torch的没问题。
3. crossformer：flowvision.layers.regularization.DropPath和flowvision.layers.weight_init都换成torch之后crossformer四个模型都没问题。
4. cswin：同上，6个模型都没有问题。
5. mlp-mixer：flowvision.layers.blocks.PatchEmbed改成torch没问题。（输出全是0）

好的，我再看看