开源深度学习框架PlaidML安装及测试

开源链接:

GitHub - plaidml/plaidml: PlaidML is a framework for making deep learning work everywhere.https://github.com/plaidml/plaidml

PlaidML 致力于跨平台开发部署的开源高性能深度学习框架，目前PlaidML支持Keras，OpenCL，Linux，macOS和Windows的支持。最重要的是PlaidML 可以使用AMD的显卡在windows平台上进行深度学习，由于手头上的笔记本只有A卡，所以决定尝试一下利用A卡的GPU来尝试一下，虽然是基于Opencl的加速，尝试一下和CUDA的对比。

1安装PlaidML

1.1安装python

在windows平台上安装PlaidML还是比较简单的，按照官网的例子，其实不需要安装Chocolatey这个软件，只需要安装python 和vcredist2015就可以了，还有显卡的驱动需要安装，支持OpenCL 1.2版本以上。

1.2安装PlaidML-keras

这需要安装PlaidML版本的keras，PlaidML-keras最新的版本是0.7，但是最新的版本安装的时候有问题，具体参照GitHub上的issue，所以最好是指定版本安装
pip install plaidml-keras==0.6.4

1.3运行PlaidML-setup

2测试运行

GitHub上的Hello VGG例子

import numpy as np
import os
import time

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "plaidml.keras.backend"

import keras
import keras.applications as kapp
from keras.datasets import cifar10

(x_train, y_train_cats), (x_test, y_test_cats) = cifar10.load_data()
batch_size = 8
x_train = x_train[:batch_size]
x_train = np.repeat(np.repeat(x_train, 7, axis=1), 7, axis=2)
model = kapp.VGG16()
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

print("Running initial batch (compiling tile program)")
y = model.predict(x=x_train, batch_size=batch_size)

# Now start the clock and run 10 batches
print("Timing inference...")
start = time.time()
for i in range(10):
    y = model.predict(x=x_train, batch_size=batch_size)
print("Ran in {} seconds".format(time.time() - start))

这里采用的是keras的标准接口，直接导入keras的模型和predict的功能，一下为运行的结果

GPU的使用情况

3测试结果

加载Opencl的速度还是挺快的，比tensorflow加载CUDA的速度要快，可能是我的笔记本电脑的显存比较少，只有2G，运行的结果可以看到batch_size为8，运行10次，标准的VGG16输入的大小为224x224X3,predictde1时间大约为0.26秒。

4待测试项目

1. PlaidML 的CPU加速
2. 和Tensorflow的对比
3. 和OpenCV的DNN模块加速效果对比