Python语言学习(三):Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
在探索深度学习领域,使用Python语言进行编程无疑是书籍一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中,源码Python以其丰富的书籍库资源和简单易用的特性,成为了许多专业人士的源码首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的书籍棋牌源码程序过程。在提供具体步骤的源码同时,也期待读者的书籍反馈,以持续改进内容。源码
为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的书籍TensorFlow_gpu环境,首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的源码cuDNN和CUDA版本。访问相关网站,书籍以获取适合自身硬件配置的源码版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例,书籍进行环境搭建。源码
在Anaconda环境下,通过命令行操作来创建并激活特定环境,如`tensorflow-gpu`环境,选择Python3.版本。接着,安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利,亲测有效。随后,使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后,使用Python环境验证安装成功,通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。
为了在Jupyter Notebook中利用该环境,需要安装ipykernel,微信小程序修仙游戏源码并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook,通过命令确保内核安装成功。
对于ConvLSTM核心源码的解读,重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例,构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如,输入数据维度为(None,,,1),输出数据维度为(None,None,,,)。通过返回序列设置,可以控制模型输出的形态,是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。
在模型改造中,将彩色图像预测作为目标,需要调整模型的最后层参数,如将`return_sequence`参数更改为`False`,小程序推广赚佣金平台源码同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外,选择合适的损失函数(如MAE)、优化器(如Adam)以及设置Metrics(如MAE)以便在训练过程中监控模型性能。
通过上述步骤,不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境,还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导,并期待在后续过程中持续改进和完善。
从源码build Tensorflow2.6.5的记录
.从源码编译Tensorflow2.6.5踩坑记录,笔者经过一天的努力,失败四次后终于成功。Tensorflow2.6.5是截至.时,能够从源码编译的最新版本。
0 - 前期准备
为了对Tensorflow进行大规模修改并完成科研工作,笔者有从源码编译Tensorflow的需求。平时更常用的做法是在conda环境中pip install tensorflow,有时为了环境隔离方便打包,会用docker先套住,再上conda + pip安装。
1 - 资料汇总
教程参考:
另注:bazel的编译可以使用换源清华镜像(不是必要)。整体配置流程的根本依据还是官方的教程,但它的教程有些点和坑没有涉及到,所以多方材料了解。
2 - 整体流程
2.1 确定配置目标
官网上给到了配置目标,和对应的版本匹配关系(这张表里缺少了对numpy的版本要求)。笔者最后(在docker中)配置成功的版本为tensorflow2.6.5 numpy1..5 Python3.7. GCC7.5.0 CUDA.3 Bazel3.7.2。
2.2 开始配置
为了打包方便和编译环境隔离,在docker中进行了以下配置:
2. 安装TensorFlow pip软件包依赖项,通达信单手擒妖指标源码其编译过程依赖于这些包。
3. Git Tensorflow源代码包。
4. 安装编译工具Bazel。
官网的介绍:(1)您需要安装Bazel,才能构建TensorFlow。您可以使用Bazelisk轻松安装Bazel,并且Bazelisk可以自动为TensorFlow下载合适的Bazel版本。为便于使用,请在PATH中将Bazelisk添加为bazel可执行文件。(2)如果没有Bazelisk,您可以手动安装Bazel。请务必安装受支持的Bazel版本,可以是tensorflow/configure.py中指定的介于_TF_MIN_BAZEL_VERSION和_TF_MAX_BAZEL_VERSION之间的任意版本。
但笔者尝试最快的安装方式是,到Github - bazelbuild/build/releases上下载对应的版本,然后使用sh脚本手动安装。比如依据刚才的配置目标,笔者需要的是Bazel3.7.2,所以下载的文件为bazel-3.7.2-installer-linux-x_.sh。
5. 配置编译build选项
官网介绍:通过运行TensorFlow源代码树根目录下的./configure配置系统build。此脚本会提示您指定TensorFlow依赖项的位置,并要求指定其他构建配置选项(例如,编译器标记)。
这一步就是选择y/N基本没啥问题,其他参考里都有贴实例。笔者需要GPU的支持,故在CUDA那一栏选择了y,其他部分如Rocm部分就是N(直接按enter也可以)。
6.开始编译
编译完成应输出
7.检查TF是公主荡秋千指标源码否能用
3 - 踩坑记录
3.1 cuda.0在编译时不支持sm_
笔者最初选择的docker是cuda.0的,在bazel build --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package过程中出现了错误。所以之后选择了上面提到的cuda.3的docker。
3.2 问题2: numpy、TF、python版本匹配
在配置过程中,发现numpy、TF、python版本需要匹配,否则会出现错误。
4 - 启示
从源码编译Tensorflow2.6.5的过程,虽然经历了多次失败,但最终还是成功。这个过程也让我对Tensorflow的编译流程有了更深入的了解,同时也提醒我在后续的工作中要注意版本匹配问题。
Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
XLA是Tensorflow内置的编译器,用于加速计算过程。然而,不熟悉其工作机制的开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果,甚至有时会导致性能下降。本文旨在通过深入解读XLA的源码,帮助读者理解其内部机制,以便更好地利用XLA的性能优化功能。
XLA的源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下,对应不同的模块。使用XLA时,可以采用JIT(Just-In-Time)或AOT( Ahead-Of-Time)两种编译方式。JIT方式更为普遍,对用户负担较小,只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。
JIT通过在Tensorflow运行时,从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行,实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式,它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的执行顺序决定了加速效果。
核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch,而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。
AutoClustering则自动寻找适合编译的子图,将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息,在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure,最终由XlaRunOp执行。
在JIT部分,关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步,最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中,供后续使用。
tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult(HloModuleProto),实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程,并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算,即执行每个XlaOpKernel的Compile。
xla/client模块提供了核心接口,用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构,而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程,最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。
xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤,包括LLVMCompiler的编译和优化,最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass,如RunHloPasses和RunBackend,对HloModule进行优化和转换,最终编译为目标代码。
本文旨在提供XLA源码的深度解读,帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问,欢迎指正与交流,共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。
极简入门TensorFlow C++源码
前一段时间,我专注在框架开发上,并偶尔协助业务同学优化使用TensorFlow的代码。在观看dmlc/relay、nnvm的代码时,我发现了它们的有趣之处。我也对TensorFlow的Graph IR、PaddlePaddle的Graph IR产生了兴趣,上周五在阅读代码时,无意间听到了一个数据竞赛群讨论框架的底层实现。几位算法大佬提到了看底层源码可能较为繁琐,因为这类代码通常相对容易理解。在与群内伙伴的交流后,我萌生了撰写一篇关于如何阅读TensorFlow或其他框架底层源码的文章。
选择合适版本的bazel,对于阅读TensorFlow源码至关重要。应使用版本为0..0的bazel来拉取TF2.0代码,因为太高的版本或太低的版本可能影响阅读体验。在安装了合适的bazel版本后,使用clion上的bazel插件进行导入,然后配置编译,导入项目,等待clion编译整个项目。完成编译后,就能愉快地阅读代码,甚至于protobuf生成的文件也能轻松跳转。
使用c++编译模型是TensorFlow的另一面。尝试使用c++编写模型代码,可以深入理解TensorFlow的底层机制。主要函数包括CreateGraphDef、ConcurrentSteps、ConcurrentSessions等。通过这些函数,可以构建计算图,定义节点、常量变量、操作符等。这为理解TensorFlow的逻辑提供了直观的视角。
深入分析代码后,可以了解到TensorFlow的GraphDef机制、Square类的实现、注册到特定op的过程、functor的使用以及最终的实现逻辑。这有助于理解TensorFlow的核心原理,并在阅读源码时进行更深入的思考。
除了阅读源码,还可以通过编写测试用例来增强理解。TensorFlow提供了丰富的测试用例,如在client_session_test.cc中运行测试程序,可以验证代码的正确性。这不仅有助于理解代码,还能提高对TensorFlow框架的掌握程度。
阅读源码只是理解TensorFlow原理的开始,深入行业论文和请教行业专家是进一步深入学习的关键。网络上关于机器学习系统的资料丰富多样,但缺少系统性的课程。希望官方能够分享更多框架的干货,并期待在学习过程中总结和分享更多资源。阅读源码虽然复杂,但其背后蕴含的原理和逻辑十分有趣。
TensorFlow 源码大坑(2) Session
深入探讨TensorFlow源码中的Session机制,揭示其运行机制和复杂性。从Python和C++两端的Session API入手,解析其调用栈,解析内部工作流程。Python端的tf.Session().run()方法,通过初始化调用栈,实现计算图的执行。C++端的ClientSession.run()同样展示了Session运行机制,揭示了底层实现细节。对比之下,DirectSession作为Session的基类,展示了如何构建Executor并具体运行计算图,为理解TensorFlow的高效计算逻辑提供了深入视角。
深入解析Python端tf.Session().run()方法的调用栈,揭示了其如何通过初始化调用栈来执行计算图的全过程。从创建Session到调用run方法,每一次调用都紧锣密鼓地执行一系列操作,确保计算图能够正确运行,这使得理解TensorFlow的执行流程变得清晰。
同时,C++端的ClientSession.run()方法提供了另一种视角,展示了Session运行机制在底层语言中的实现。通过对比Python和C++端的实现,可以更深入地理解TensorFlow在不同环境下的兼容性和性能优化。
DirectSession作为Session的基类,展示了如何构建Executor并具体运行计算图。通过分析DirectSession的run方法和构建过程,可以理解TensorFlow在执行计算图时的灵活性和高效性,以及如何通过Executor优化计算流程。
总之,深入研究TensorFlow源码中的Session机制,不仅能够揭示其复杂性,还能为开发者提供优化计算图执行流程、提升模型训练效率的策略,是理解TensorFlow内核机制的关键。
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