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文章作者：武卓，張晶
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(jiǎn)介
英特爾? 銳炫? 顯卡基于 Xe-HPG 微架構(gòu)，Xe HPG GPU 中的每個(gè) 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(jì)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(jiǎn)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(kāi)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(dòng)“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(dòng)
到英特爾官網(wǎng)下載并安裝最新的英特爾顯卡驅(qū)動(dòng)。驅(qū)動(dòng)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=3.9conda activate tf2_a770
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安裝 tensorflow-directml-plugin
在虛擬環(huán)境 tf2_a770 中安裝 tensorflow-directml-plugin，這是一個(gè)在 Windows 平臺(tái)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(zhǎng)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);? ? ? ?}
向右滑動(dòng)查看完整代碼
到此，在 Windows 平臺(tái)上用英特爾獨(dú)立顯卡訓(xùn)練 TensorFlow 模型的開(kāi)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(dòng)訓(xùn)練
請(qǐng)下載 tf2_training_on_A770.py 并放入 flower_photos 同一個(gè)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 Pathimport tensorflow as tfdata_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(dòng)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)
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。
