Поделиться через

Активировать ускорение GPU для TensorFlow 2 с плагином tensorflow-directml-plugin

Это важно

Сейчас этот проект прекращен и не работает.

Этот выпуск предоставляет учащимся, новичкам и специалистам способ выполнения обучения машинного обучения (ML) на существующем оборудовании с поддержкой DirectX 12 с помощью подключаемого модуля DirectML для TensorFlow 2.

Замечание

Вы можете установить tensorflow-directml-plugin с помощью Python x86-64 3.10. Но tensorflow-directml-plugin не поддерживается для версии 3.11 и более поздних версий.

Узнайте, как настроить устройство для запуска и обучения моделей с помощью tensorflow-directml-pluginGPU.

ШАГ 1. Минимальные (и максимальные) требования к системе

Прежде чем устанавливать TensorFlow-DirectML-Plugin, убедитесь, что ваша версия Windows или WSL поддерживает TensorFlow-DirectML-Plugin.

Приложение, встроенное в Windows

  • Windows 10 версии 1709, 64-разрядная (сборка 16299 или выше) или Windows 11 версии 21H2, 64-разрядная (сборка 22000 или более поздняя)
  • Python x86-64 3.7, 3.8, 3.9 или 3.10. Версия 3.10 также является максимальной поддерживаемой версией.
  • Один из следующих поддерживаемых GPU:
    • AMD Radeon R5/R7/R9 серии 2xx или более поздней версии
    • Intel HD Graphics 5xx или более поздней версии
    • NVIDIA GeForce GTX 9xx серии или новее

Подсистема Windows для Linux

  • Windows 10 версии 21H2, 64-разрядная версия (сборка 20150 или выше) или Windows 11 версии 21H2, 64-разрядная (сборка 22000 или более поздняя)
  • Python x86-64 3.7, 3.8, 3.9 или 3.10. Версия 3.10 также является максимальной поддерживаемой версией.
  • Один из следующих поддерживаемых GPU:

Установка последнего драйвера GPU

Убедитесь, что для оборудования установлен последний драйвер GPU. Выберите "Проверить наличие обновлений " в разделе "Центр обновления Windows " приложения "Параметры ". При необходимости выберите установку от поставщика оборудования с помощью приведенных выше ссылок.

ШАГ 2. Настройка среды Windows

Приложение, встроенное в Windows

Пакет TensorFlow-DirectML-Plugin в собственной версии Windows работает начиная с Windows 10 версии 1709 (сборка 16299 или более поздней версии). Номер версии сборки можно проверить, выполнив winver команду "Выполнить " (клавиша с логотипом Windows + R).

Подсистема Windows для Linux

После установки приведенного выше драйвера убедитесь, что вы включите WSL и установите дистрибутив на основе glibc (например, Ubuntu или Debian). Для тестирования мы использовали Ubuntu. Убедитесь, что у вас есть последнее ядро, нажав кнопку "Проверить наличие обновлений " в разделе "Центр обновления Windows " приложения "Параметры".

Замечание

Убедитесь, что у вас включена опция Получать обновления для других продуктов Майкрософт при обновлении Windows. Его можно найти в разделе " Дополнительные параметры " в разделе "Центр обновления Windows " приложения "Параметры".

Для этих функций требуется ядро версии 5.10.43.3 или более поздней. Номер версии можно проверить, выполнив следующую команду в PowerShell.

wsl cat /proc/version

ШАГ 3. Настройка среды

Рекомендуется настроить виртуальную среду Python в Windows. Множество средств можно использовать для настройки виртуальной среды Python. Для этих инструкций мы будем использовать Miniconda от Anaconda. В остальной части этой установки предполагается, что вы используете среду Miniconda. Дополнительные сведения об использовании сред Python

Создание среды в Miniconda

Скачайте и установите установщик Windows Miniconda в системе. Дополнительные рекомендации по настройке на сайте Anaconda. После установки Miniconda создайте среду с помощью Python с именем tfdml_plugin и активируйте ее с помощью следующих команд.

conda create --name tfdml_plugin python=3.9 

conda activate tfdml_plugin

Замечание

Версия tensorflow >= 2.9 и версия python >= 3.7 поддерживаются.

ШАГ 4. Установка base TensorFlow

Скачайте базовый пакет TensorFlow. В настоящее время подключаемый модуль directml работает только с tensorflow–cpu==2.10, и не работает с tensorflow или tensorflow-gpu.

pip install tensorflow-cpu==2.10

ШАГ 5. Установка tensorflow-directml-plugin

Установка этого пакета автоматически включает серверную часть DirectML для существующих скриптов без каких-либо изменений кода.

pip install tensorflow-directml-plugin

Замечание

Если скрипты обучения жестко закодируют строку устройства во что-то, отличное от "GPU", это может привести к ошибкам.

Кроме того, пакет можно построить из источника. Инструкции по сборке tensorflow-directml-plugin из исходного кода.

TensorFlow с образцами и отзывами на основе DirectML

Ознакомьтесь с нашими примерами или используйте существующие скрипты модели. Если у вас возникли проблемы или есть отзывы о пакете TensorFlow-DirectML-Plugin, обратитесь к нашей команде.