Udostępnij przez

Włączanie przyspieszania procesora GPU dla biblioteki TensorFlow 2 za pomocą wtyczki tensorflow-directml

Ważne

Ten projekt został teraz przerwany i nie jest aktywnie rozwijany.

Ta wersja udostępnia uczniom, początkującym i specjalistom sposób uruchamiania szkoleń uczenia maszynowego na istniejącym sprzęcie z obsługą technologii DirectX 12 przy użyciu wtyczki DirectML dla biblioteki TensorFlow 2.

Uwaga / Notatka

tensorflow-directml-plugin można zainstalować przy użyciu języka Python x86-64 3.10. Nie jest jednak tensorflow-directml-plugin obsługiwane w wersji 3.11 lub nowszej.

Dowiedz się, jak skonfigurować urządzenie do uruchamiania i trenowania modeli przy użyciu procesora GPU przy użyciu polecenia tensorflow-directml-plugin.

KROK 1. Minimalne (i maksymalne) wymagania systemowe

Przed zainstalowaniem wtyczki TensorFlow-DirectML upewnij się, że twoja wersja systemu Windows lub WSL obsługuje wtyczkę TensorFlow-DirectML-Plugin.

Natywna dla systemu Windows

  • Windows 10 w wersji 1709, 64-bitowej (kompilacja 16299 lub nowsza) lub Windows 11 w wersji 21H2, 64-bitowej (kompilacja 22000 lub nowsza)
  • Python x86-64 3.7, 3.8, 3.9 lub 3.10. Wersja 3.10 jest również maksymalną obsługiwaną wersją.
  • Jeden z następujących obsługiwanych procesorów GPU:
    • Seria AMD Radeon R5/R7/R9 2xx lub nowsza
    • Intel HD Graphics 5xx lub nowsza
    • Procesor GPU z serii NVIDIA GeForce GTX 9xx lub nowszy

Podsystem Windows dla systemu Linux

  • Windows 10 w wersji 21H2, 64-bitowej (kompilacja 20150 lub nowsza) lub Windows 11 w wersji 21H2, 64-bitowej (kompilacja 22000 lub nowsza)
  • Python x86-64 3.7, 3.8, 3.9 lub 3.10. Wersja 3.10 jest również maksymalną obsługiwaną wersją.
  • Jeden z następujących obsługiwanych procesorów GPU:

Instalowanie najnowszego sterownika procesora GPU

Upewnij się, że masz zainstalowany najnowszy sterownik procesora GPU dla sprzętu. Wybierz pozycję Sprawdź dostępność aktualizacji w sekcji Windows Updatew obszarze Ustawienia systemu Windows. W razie potrzeby wybierz instalację od dostawcy sprzętu, korzystając z powyższych linków.

KROK 2. Konfigurowanie środowiska systemu Windows

Natywna dla systemu Windows

Pakiet TensorFlow-DirectML-Plugin w natywnym systemie Windows działa od systemu Windows 10 w wersji 1709 (kompilacja 16299 lub nowsza). Numer wersji kompilacji można sprawdzić, uruchamiając winver polecenie Uruchom (logo systemu Windows + R).

Podsystem Windows dla systemu Linux

Po zainstalowaniu powyższego sterownika upewnij się, że włączysz program WSL i zainstaluj dystrybucję opartą na glibc (np. Ubuntu lub Debian). Na potrzeby testowania użyliśmy systemu Ubuntu. Upewnij się, że masz najnowsze jądro, wybierając pozycję Sprawdź dostępność aktualizacji w sekcji Windows Update w obszarze Ustawienia systemu Windows.

Uwaga / Notatka

Upewnij się, że masz opcję Odbierz aktualizacje dla innych produktów firmy Microsoft po włączeniu aktualizacji systemu Windows . Można ją znaleźć w obszarze Opcje zaawansowane w sekcji Windows Update w obszarze Ustawienia systemu Windows.

W przypadku tych funkcji potrzebujesz jądra w wersji 5.10.43.3 lub nowszej. Numer wersji można sprawdzić, uruchamiając następujące polecenie w programie PowerShell.

wsl cat /proc/version

KROK 3. Konfigurowanie środowiska

Zalecamy skonfigurowanie wirtualnego środowiska języka Python w systemie Windows. Istnieje wiele narzędzi, których można użyć do skonfigurowania wirtualnego środowiska języka Python — na potrzeby tych instrukcji użyjemy Anaconda's Miniconda. W pozostałej części tej konfiguracji przyjęto założenie, że używasz środowiska Miniconda. Dowiedz się więcej o korzystaniu ze środowisk języka Python

Utwórz środowisko w Miniconda

Pobierz i zainstaluj instalator Miniconda Windows w systemie. Istnieją dodatkowe wskazówki dotyczące konfigurowania w witrynie anaconda. Po zainstalowaniu narzędzia Miniconda utwórz środowisko przy użyciu języka Python o nazwie tfdml_plugin i aktywuj je za pomocą następujących poleceń.

conda create --name tfdml_plugin python=3.9 

conda activate tfdml_plugin

Uwaga / Notatka

Wersja tensorflow >= 2.9 i wersja języka Python >= 3.7 są obsługiwane.

KROK 4. Instalowanie podstawowego biblioteki TensorFlow

Pobierz podstawowy pakiet TensorFlow. Obecnie wtyczka directml działa tylko z elementem tensorflow–cpu==2.10 i nie tensorflow lub tensorflow-gpu.

pip install tensorflow-cpu==2.10

KROK 5. Instalowanie wtyczki tensorflow-directml

Zainstalowanie tego pakietu powoduje automatyczne włączenie zaplecza DirectML dla istniejących skryptów bez żadnych zmian w kodzie.

pip install tensorflow-directml-plugin

Uwaga / Notatka

Jeśli skrypty szkoleniowe na stałe przypisują ciąg urządzenia do czegoś innego niż "GPU", może to spowodować błędy.

Alternatywnie pakiet można skompilować ze źródła. Instrukcje dotyczące kompilowania tensorflow-directml-plugin ze źródła.

TensorFlow z przykładami i opiniami w języku DirectML

Zapoznaj się z naszymi przykładami lub skorzystaj z swoich istniejących skryptów modelu. Jeśli wystąpią problemy lub masz opinię na temat pakietu TensorFlow-DirectML-Plugin, skontaktuj się z naszym zespołem.

  • Last updated on