Habilitación de TensorFlow con DirectML en Windows

  • Artículo

Esta versión proporciona a los alumnos, principiantes y profesionales una manera de ejecutar el aprendizaje automático (ML) en su hardware existente mediante el uso del paquete TensorFlow con DirectML para TensorFlow 1.15. Para usar DirectML en TensorFlow 2, consulte TensorFlow-DirectML-Plugin. Una vez configurado, puede usar los scripts del modelo existente o consultar algunos ejemplos en el repositorio de DirectML.

Comprobación de la versión de Windows

El paquete TensorFlow con DirectML en una versión nativa de Windows funciona en la versión 1709 de Windows 10 (compilación 16299 o versiones posteriores). Para comprobar el número de versión de compilación, ejecute winver mediante el comando Run (tecla del logo de Windows + R).

Comprobación de las actualizaciones del controlador de GPU

Asegúrese de tener los controladores de GPU más recientes instalados. Seleccione Buscar actualizaciones en la sección Windows Update de la aplicación Configuración.

Configuración de TensorFlow con DirectML

Se recomienda configurar un entorno de Python virtual en Windows. Existen muchas herramientas que puede usar para configurar un entorno de Python virtual; en estas instrucciones, usaremos la característica Miniconda de Anaconda. En el resto de esta configuración se da por supuesto que usa un entorno de Miniconda.

Configuración de un entorno de Python

Descargue e instale el instalador de Windows Miniconda en el sistema. Hay instrucciones adicionales para la configuración en el sitio de Anaconda. Una vez instalado Miniconda, cree un entorno mediante Python denominado directml y actívelo mediante los siguientes comandos.

Nota:

En los comandos siguientes, usaremos Python 3.6. Sin embargo, el paquete tensorflow-directml funciona en un entorno de Python 3.5, 3.6, o 3.7.

conda create --name directml python=3.6 

conda activate directml

Instalación de TensorFlow con el paquete DirectML

Instale el paquete TensorFlow con DirectML a través de PIP mediante la ejecución del siguiente comando.

Nota:

El paquete tensorflow-directml solo admite TensorFlow 1.15.

pip install tensorflow-directml

Una vez instalado el paquete tensorflow-directml, puede agregar dos tensores para comprobar que se ejecuta correctamente. Copie las siguientes líneas en una sesión interactiva de Python.

import tensorflow.compat.v1 as tf 

tf.enable_eager_execution(tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 

print(tf.add([1.0, 2.0], [3.0, 4.0]))

Debería ver una salida similar a la siguiente, con el operador add colocado en el dispositivo DML.

2020-06-15 11:27:18.235973: I tensorflow/core/common_runtime/dml/dml_device_factory.cc:45] DirectML device enumeration: found 1 compatible adapters. 

2020-06-15 11:27:18.240065: I tensorflow/core/common_runtime/dml/dml_device_factory.cc:32] DirectML: creating device on adapter 0 (AMD Radeon VII) 

2020-06-15 11:27:18.323949: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Successfully opened dynamic library DirectMLba106a7c621ea741d2159d8708ee581c11918380.dll 

2020-06-15 11:27:18.337830: I tensorflow/core/common_runtime/eager/execute.cc:571] Executing op Add in device /job:localhost/replica:0/task:0/device:DML:0 

tf.Tensor([4. 6.], shape=(2,), dtype=float32)

TensorFlow con ejemplos de DirectML y comentarios

Consulte nuestros ejemplos o use sus scripts de modelo existentes. Si tiene problemas o tiene comentarios sobre el paquete TensorFlow con DirectML, póngase en contacto con nuestro equipo.