TensorFlow এর প্লাগেবল ডিভাইস আর্কিটেকচার আলাদা প্লাগ-ইন প্যাকেজ হিসাবে নতুন ডিভাইস সমর্থন যোগ করে যা অফিসিয়াল TensorFlow প্যাকেজের পাশাপাশি ইনস্টল করা হয়।
মেকানিজমের জন্য TensorFlow কোডে কোনো ডিভাইস-নির্দিষ্ট পরিবর্তনের প্রয়োজন নেই। এটি টেনসরফ্লো বাইনারির সাথে স্থিতিশীল পদ্ধতিতে যোগাযোগ করতে C API-এর উপর নির্ভর করে। প্লাগ-ইন বিকাশকারীরা তাদের প্লাগইনগুলির জন্য পৃথক কোড সংগ্রহস্থল এবং বিতরণ প্যাকেজগুলি বজায় রাখে এবং তাদের ডিভাইসগুলি পরীক্ষা করার জন্য দায়ী৷
ডিভাইস প্লাগইন ব্যবহার করুন
একটি নির্দিষ্ট ডিভাইস ব্যবহার করতে, যেমন টেনসরফ্লোতে একটি নেটিভ ডিভাইস ব্যবহার করতে, ব্যবহারকারীদের শুধুমাত্র সেই ডিভাইসের জন্য ডিভাইস প্লাগ-ইন প্যাকেজ ইনস্টল করতে হবে। নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট দেখায় কিভাবে একটি নতুন প্রদর্শনী ডিভাইসের প্লাগইন, Awesome Processing Unit (APU) ইনস্টল এবং ব্যবহার করা হয়৷ সরলতার জন্য, এই নমুনা APU প্লাগ-ইনটিতে শুধুমাত্র ReLU-এর জন্য একটি কাস্টম কার্নেল রয়েছে:
# Install the APU example plug-in package
$ pip install tensorflow-apu-0.0.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
...
Successfully installed tensorflow-apu-0.0.1
প্লাগ-ইন ইনস্টল করার সাথে, ডিভাইসটি দৃশ্যমান তা পরীক্ষা করুন এবং নতুন APU ডিভাইসে একটি অপারেশন চালান:
import tensorflow as tf # TensorFlow registers PluggableDevices here.
tf.config.list_physical_devices() # APU device is visible to TensorFlow.
[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:APU:0', device_type='APU')]
a = tf.random.normal(shape=[5], dtype=tf.float32) # Runs on CPU.
b = tf.nn.relu(a) # Runs on APU.
with tf.device("/APU:0"): # Users can also use 'with tf.device' syntax.
c = tf.nn.relu(a) # Runs on APU.
with tf.device("/CPU:0"):
c = tf.nn.relu(a) # Runs on CPU.
@tf.function # Defining a tf.function
def run():
d = tf.random.uniform(shape=[100], dtype=tf.float32) # Runs on CPU.
e = tf.nn.relu(d) # Runs on APU.
run() # PluggableDevices also work with tf.function and graph mode.
উপলব্ধ ডিভাইস
ম্যাকোস জিপিইউ-এর জন্য মেটাল PluggableDevice
:
- TF 2.5 বা তার পরে কাজ করে।
- শুরু করার নির্দেশিকা .
- প্রশ্ন এবং প্রতিক্রিয়ার জন্য, অনুগ্রহ করে অ্যাপল ডেভেলপার ফোরামে যান।
Windows এবং WSL এর জন্য DirectML PluggableDevice
(পূর্বরূপ):
-
tensorflow-cpu
প্যাকেজ, সংস্করণ 2.10 বা তার পরে কাজ করে। - PyPI চাকা ।
- গিটহাব রেপো ।
- প্রশ্ন, প্রতিক্রিয়া বা সমস্যা উত্থাপনের জন্য, অনুগ্রহ করে GitHub-এ
tensorflow-directml-plugin
এর সমস্যা পৃষ্ঠায় যান।
লিনাক্স এবং WSL-এর জন্য TensorFlow PluggableDevice
এর জন্য Intel® এক্সটেনশন:
- TF 2.10 বা তার পরে কাজ করে।
- শুরু করার নির্দেশিকা
- PyPI চাকা ।
- গিটহাব রেপো ।
- প্রশ্ন, প্রতিক্রিয়া বা সমস্যা উত্থাপনের জন্য, অনুগ্রহ করে GitHub-এ
intel-extension-for-tensorflow
এর সমস্যা পৃষ্ঠা দেখুন।