M1芯片下的TensorFlow

小蓝 • 2024-12-09 11:01 • 编程

一、简介

TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个开源机器学习框架，可用于构建神经网络、机器学习和深度学习模型。在2020年，苹果推出了自己的ARM架构芯片M1芯片，取代了之前使用的Intel芯片。针对M1芯片，TensorFlow发布了M1版本，为使用M1芯片的用户提供更好的性能和使用体验。

二、M1 TensorFlow性能比较

M1芯片拥有多个高效的CPU核心和强大的神经网络性能，TensorFlow M1版本包括了原始TensorFlow的大多数特性，在M1芯片上提供更好的性能和效率。

与Intel芯片相比，M1芯片在TensorFlow训练和推理方面的速度得到了增强。根据TensorFlow官方提供的比较数据，在使用M1芯片的MacBook上训练ImageNet数据集的ResNet50模型速度比相同配置的Intel MacBook Pro快3倍以上。在进行自然语言处理模型BERT的推理速度测试时，M1芯片速度比同级别的Intel MacBook Pro提高了4倍以上。


# 导入TensorFlow
import tensorflow as tf

# 搭建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()])

# 训练模型
x_train = tf.random.normal([1000, 32])
y_train = tf.random.normal([1000, 10])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
x_test = tf.random.normal([200, 32])
y_test = tf.random.normal([200, 10])
model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

三、MacOS上的TensorFlow M1版本安装

在MacOS下，可通过homebrew进行TensorFlow M1版本的安装。具体步骤如下：

1、安装homebrew

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2、使用homebrew安装TensorFlow M1版本

brew install tensorflow

安装完成后，可通过如下代码测试TensorFlow是否成功安装：

python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))'

四、使用TensorFlow M1版本构建经典模型

使用TensorFlow M1版本，可快速搭建各种经典机器学习和深度学习模型。以下为使用M1 TensorFlow搭建的一个简单的多层感知器模型：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
input_shape = (28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

# 将标签转换为独热编码
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=128,
          epochs=12,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

五、总结

TensorFlow M1版本提供了更快速、更高效的神经网络训练和推理功能。通过使用TensorFlow M1版本，我们可以更快地搭建和训练各种复杂的模型，并从中受益。

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