如何在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練TensorFlow模型的全流程

本文將基于蝰蛇峽谷(Serpent Canyon) 詳細(xì)介紹如何在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練 TensorFlow 模型的全流程。

1.1 英特爾 銳炫 獨(dú)立顯卡簡介

英特爾 銳炫 顯卡基于 Xe-HPG 微架構(gòu)，Xe HPG GPU 中的每個 Xe 內(nèi)核都配置了一組 256 位矢量引擎，旨在加速傳統(tǒng)圖形和計算工作負(fù)載，以及新的 1024 位矩陣引擎或 Xe 矩陣擴(kuò)展，旨在加速人工智能工作負(fù)載。

1.2 蝰蛇峽谷簡介

蝰蛇峽谷(Serpent Canyon) 是一款性能強(qiáng)勁，并且體積小巧的高性能迷你主機(jī)，搭載全新一代混合架構(gòu)的第 12 代智能英特爾 酷睿 處理器，并且內(nèi)置了英特爾 銳炫 A770M 獨(dú)立顯卡。

搭建訓(xùn)練 TensorFlow 模型的開發(fā)環(huán)境

Windows 版本要求

訓(xùn)練 TensorFlow 所依賴的軟件包 TensorFlow-DirectML-Plugin 包要求：

Windows 10的版本≥1709

Windows 11的版本≥21H2

用“Windows logo 鍵+ R鍵”啟動“運(yùn)行”窗口，然后輸入命令“winver”可以查得Windows版本。

下載并安裝最新的英特爾顯卡驅(qū)動

到英特爾官網(wǎng)下載并安裝最新的英特爾顯卡驅(qū)動。驅(qū)動下載鏈接：

https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/download/726609/intel-arc-iris-xe-graphics-whql-windows.html

下載并安裝Anaconda

下載并安裝 Python 虛擬環(huán)境和軟件包管理工具Anaconda：

https://www.anaconda.com/

安裝完畢后，用下面的命令創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境tf2_a770：

conda create --name tf2_a770 python=3.9
conda activate tf2_a770

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安裝TensorFlow2

在虛擬環(huán)境 tf2_a770 中安裝 TensorFlow 2.10。需要注意的是：tensorflow-directml-plugin軟件包當(dāng)前只支持TensorFlow 2.10。

pip install tensorflow-cpu==2.10

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安裝 tensorflow-directml-plugin

在虛擬環(huán)境 tf2_a770 中安裝 tensorflow-directml-plugin，這是一個在 Windows 平臺上的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練加速軟件包。

 // @brief 加載推理數(shù)據(jù)
    // @param input_node_name 輸入節(jié)點(diǎn)名
    // @param input_data 輸入數(shù)據(jù)數(shù)組
    public void load_input_data(string input_node_name, float[] input_data) {
      ptr = NativeMethods.load_input_data(ptr, input_node_name, ref input_data[0]);
    }
    // @brief 加載圖片推理數(shù)據(jù)
    // @param input_node_name 輸入節(jié)點(diǎn)名
    // @param image_data 圖片矩陣
    // @param image_size 圖片矩陣長度
    public void load_input_data(string input_node_name, byte[] image_data, ulong image_size, int type) {
      ptr = NativeMethods.load_image_input_data(ptr, input_node_name, ref image_data[0], image_size, type);
    }

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到此，在 Windows 平臺上用英特爾獨(dú)立顯卡訓(xùn)練 TensorFlow 模型的開發(fā)環(huán)境配置完畢。

在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練 TensorFlow 模型

下載并解壓 flower 數(shù)據(jù)集

用下載器(例如，迅雷)下載并解壓 flower 數(shù)據(jù)集，下載鏈接：

https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz

下載訓(xùn)練代碼啟動訓(xùn)練

請下載 tf2_training_on_A770.py 并放入 flower_photos 同一個文件夾下運(yùn)行。鏈接：

https://gitee.com/ppov-nuc/training_on_intel_GPU/blob/main/tf2_training_on_A770.py

from pathlib import Path
import tensorflow as tf
data_dir = Path("flower_photos")
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("Number of image files:", image_count)
# 導(dǎo)入Flower數(shù)據(jù)集
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(data_dir, validation_split=0.2,
 subset="training", seed=123, image_size=(180, 180), batch_size=32)
val_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=(180, 180), batch_size=32)
# 啟動預(yù)取和數(shù)據(jù)緩存
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE)
# 創(chuàng)建模型
model = tf.keras.Sequential([
 tf.keras.layers.Rescaling(1./255),
 tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
 tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
 tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
 tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
 tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
 tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
 tf.keras.layers.Dropout(0.2),
 tf.keras.layers.Flatten(),
 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
 tf.keras.layers.Dense(5)
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
 loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
 metrics=['accuracy'])
#訓(xùn)練模型
model.fit(train_ds,validation_data=val_ds,epochs=20)

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總結(jié)

英特爾獨(dú)立顯卡支持 TensorFlow 模型訓(xùn)練。下一篇文章，我們將介紹在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練 PyTorch 模型。

審核編輯 ：李倩