TensorFlow¶

简介¶

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

测试数据位置¶

思源一号:
/dssg/share/sample/tensorflow/tf_test.py

π2.0:
/lustre/share/samples/tensorflow/tf_test.py

集群上的TensorFlow¶

版本	平台	构建方式	导入方式
2.8.2		容器	module load tensorflow/2.8.2 思源一号
2.4.1		容器	module load tensorflow/2.4.1 pi2.0

TensorFlow使用教程¶

思源一号 TensorFlow
π2.0 TensorFlow

一. 思源一号 TensorFlow¶

1.1 预编译版本的使用方式¶

思源上拷贝数据到本地¶

cd
mkdir tensorflow
cd tensorflow
cp /dssg/share/sample/tensorflow/tf_test.py ./

思源上TensorFlow提交作业脚本¶

#!/bin/bash
#SBATCH -J test
#SBATCH -p a100
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=32
#SBATCH --gres=gpu:2

module load tensorflow/2.8.2

python tf_test.py

1.2 思源一号上自定义构建TensorFlow 2.x环境¶

使用 miniconda 安装 TensorFlow¶

创建名为 tf-env 的虚拟环境，激活虚拟环境，然后安装 TensorFlow

cd
mkdir tensorflow
cd tensorflow
cp /dssg/share/sample/tensorflow/tf_test.py ./
module load miniconda3
conda create -n tf-env python=3.8.5
source activate tf-env
conda install tensorflow=2.8.2=gpu_py38h75b8afa_0
#上述命令会自动安装如下依赖
.cudatoolkit=11.3.1=h2bc3f7f_2
.cudnn=8.2.1=cuda11.3_0
.numpy=1.23.4=py38h14f4228_0

conda install matplotlib=3.5.0=py38h06a4308_0
conda install -c conda-forge sklearn-quantile=0.0.18=py38h3ec907f_0

思源一号上作业提交脚本如下所示¶

在 A100 上使用 TensorFlow。作业使用单节点，分配 2 块 GPU，GPU:CPU 配比 1:16

#!/bin/bash
#SBATCH -J test
#SBATCH -p a100
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=32
#SBATCH --gres=gpu:2

module load miniconda3
source activate tf-env

python tf_test.py

1.3 思源一号上自定义构建TensorFlow 1.x环境¶

使用 pip 安装NVIDIA A100 GPU上优化的TensorFlow 1.x

cd
mkdir tensorflow
cd tensorflow
cp /dssg/share/sample/tensorflow/tf_test.py ./
module load miniconda3
conda create -n tf-env python=3.8.5
source activate tf-env
pip install --user nvidia-pyindex
pip install --user nvidia-tensorflow[horovod]

二. π2.0 TensorFlow¶

2.1 π2.0上预编译版本的使用方式¶

首先拷贝数据到本地¶

cd
mkdir tensorflow
cd tensorflow
cp /lustre/share/samples/tensorflow/tf_test.py ./

使用如下脚本提交TensorFlow作业¶

#!/bin/bash
#SBATCH -J test
#SBATCH -p dgx2
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=12
#SBATCH --gres=gpu:2

module load tensorflow/2.4.1
python tf_test.py

2.2 π2.0上自定义安装TensorFlow¶

π2.0上使用 miniconda 安装 TensorFlow¶

创建名为 tf-env 的虚拟环境，激活虚拟环境，然后安装 TensorFlow

cd
mkdir tensorflow
cd tensorflow
cp /lustre/share/samples/tensorflow/tf_test.py ./
module load miniconda3
conda create -n tf-env python=3.8.5
source activate tf-env
conda install tensorflow=2.4.1=gpu_py38h8a7d6ce_0
#上述命令会自动安装如下依赖
.cudatoolkit=10.1.243h6bb024c_0
.cudnn=7.6.5=cuda10.1_0
.numpy=1.23.4=py38h14f4228_0

conda install matplotlib=3.4.2=py38h06a4308_0
conda install -c conda-forge sklearn-quantile=0.0.18=py38h3ec907f_0

作业提交脚本如下¶

在 DGX2 上使用 TensorFlow。作业使用单节点，分配 2 块 GPU，GPU:CPU 配比 1:6

#!/bin/bash
#SBATCH -J test
#SBATCH -p dgx2
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=12
#SBATCH --gres=gpu:2

module load miniconda3
source activate tf-env
python tf_test.py

TensorFlow的运行结果¶

思源一号 TensorFlow¶

思源上预编译版本的运行结果¶

Accuracy: mean=98.653 std=0.083, n=5

思源上自定义编译版本的运行结果¶

Accuracy: mean=98.645 std=0.134, n=5

π2.0 TensorFlow¶

预编译版本的运行结果¶

Accuracy: mean=98.698 std=0.089, n=5

自定义编译版本的运行结果¶

Accuracy: mean=98.638 std=0.159, n=5

参考资料¶

最后更新: 2024 年 11 月 19 日