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ai:tensorflow

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ai:tensorflow [2019/08/14 00:47]
oga [Source からの build 手順]
ai:tensorflow [2019/09/07 19:38] (現在)
oga [Source からビルド]
行 5: 行 5:
  
  
 +^ Platform         ^ GPU/NPU       ^
 +| Windows          | CUDA          |
 +| Linux            | CUDA, ROCm    |
 +| macOS            |               |
 +| Raspberry Pi                   |
 +| Jetson Nano      | CUDA          |
 +| Cloud            | CUDA, TPU     |
  
-Platform         ^ API                                       ^ GPU/NPU     +High Level API     Low Level API                                 
-| Windows          | Python, Java,                             | CUDA        | +| Python (Keras)     | Python, JavaScript, C, <nowiki>C++</nowiki>   |
-| Linux            | Python, JavaGo, <nowiki>C++</nowiki>    | CUDA        | +
-| macOS            | Python, Java, Go, <nowiki>C++</nowiki>                | +
-| Raspberry Pi     | Python                                    |             | +
-| Cloud            | Python                                    | CUDA, TPU   |+
  
 Keras の backend として利用できます。 Keras の backend として利用できます。
-なお TensorFlow 自体にも Keras が含まれています。+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 ===== ===== Windows =====
  
-<nowiki>C/C++</nowiki> API 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下記の場所からダウンロードきます。 
 + 
 + 
 +  * [[https://www.tensorflow.org/install/lang_c]] 
  
 ==== Python ==== ==== Python ====
行 26: 行 43:
   - Python3.6 を install します。   - Python3.6 を install します。
     * Python36, Python36/Scripts を path に追加しておきます。     * 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]])   - cuDNN install ([[https://developer.nvidia.com/cudnn]])
   - pip3 install tensorflow-gpu   - pip3 install tensorflow-gpu
行 34: 行 51:
  
 ==== Source からの build 手順 ==== ==== 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   * Windows による build memo
行 59: 行 80:
       * Ryzen 7 1800X 4時間前後       * Ryzen 7 1800X 4時間前後
       * Core i7-6700K 6時間前後       * Core i7-6700K 6時間前後
- 
  
  
行 68: 行 88:
  
 ===== Linux ===== ===== Linux =====
 +
 +CUDA (GeForce) 及び ROCm (RADEON) が利用できます。
 +
 +
 +==== Python ====
  
 <code> <code>
 $ sudo apt install python3-pip python3-venv $ sudo apt install python3-pip python3-venv
 +$ pip3 install tensorflow-gpu
 </code> </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.1565711278.txt.gz · 最終更新: 2019/08/14 00:47 by oga