ai:tensorflow

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--- ai:tensorflow [2019/09/07 12:43] – [TensorFlow] oga
+++ ai:tensorflow [2019/09/07 19:38] (現在) – [Source からビルド] oga
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 また TensorFlow 自体にも Keras が統合されています。
+  * default では画像フォーマットが他のフレームワークと異なり channels_last (NHWC) になっています。
+    * channels_first (NCHW) の方が GPU 上では高速です。
+    * CPU ではデフォルトでは channels_first (NCHW) が利用できません。channels_first に対応するには MKL を有効にしてビルドし直す必要があります。
+----
 ===== Windows =====
-<nowiki>C++</nowiki> API ライブラリは直接バイナリ配布されておらずサポートされていません。
+<nowiki>C++</nowiki> API ライブラリは直接バイナリ配布ではサポートされていません。
-Source から build することは可能です。
+Source から build する必要があります。
 C API ライブラリのバイナリは下記の場所からダウンロードできます。
-ただし dll のみで lib が無いので、何らかの形で用意する必要があります。
   * [[https://www.tensorflow.org/install/lang_c]]
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   - Python3.6 を install します。
     * Python36, Python36/Scripts を path に追加しておきます。
-  - CUDA v9.0 install ([[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads]])
+  - CUDA v10.0 install ([[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads]])
   - cuDNN install ([[https://developer.nvidia.com/cudnn]])
   - pip3 install tensorflow-gpu
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 ==== Source からの build 手順 ====
+  * cmake を使う方法と bazel を使う方法があります。公式サイトのビルド手順では bazel を使用しています。
+=== CMake の場合 (古い Version 時の情報です) ===
   * Windows による build memo
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       * Ryzen 7 1800X 4時間前後
       * Core i7-6700K 6時間前後
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 ===== Linux =====
+CUDA (GeForce) 及び ROCm (RADEON) が利用できます。
+==== Python ====
 <code>
 $ sudo apt install python3-pip python3-venv
+$ pip3 install tensorflow-gpu
 </code>
+  * ROCm
+    * [[https://rocm.github.io/tensorflow.html]]
+==== Source からビルド ====
+bazel を使います。
+CPU または CUDA を使う場合は、公式サイト通りの手順でビルド可能です。
+ROCm 対応版は専用のリポジトリから取得してください。
+  * C API 向けのビルドで 1時間くらいかかります。
+  * <nowiki>C++</nowiki> API はヘッダの収集やライブラリのリンクが難しいので C API の方がおすすめです。
+とりあえず確認したもの
+  * 公式版 r1.14 CUDA C API, CPU + MKL C API
+  * ROCm 版 r1.14-rocm C API

ai/tensorflow.1567827788.txt.gz · 最終更新: 2019/09/07 12:43 by oga