M1芯片下的TensorFlow

一、簡介

TensorFlow是由Google Brain團隊開發的一個開源機器學習框架，可用於構建神經網絡、機器學習和深度學習模型。在2020年，蘋果推出了自己的ARM架構芯片M1芯片，取代了之前使用的Intel芯片。針對M1芯片，TensorFlow發布了M1版本，為使用M1芯片的用戶提供更好的性能和使用體驗。

二、M1 TensorFlow性能比較

M1芯片擁有多個高效的CPU核心和強大的神經網絡性能，TensorFlow M1版本包括了原始TensorFlow的大多數特性，在M1芯片上提供更好的性能和效率。

與Intel芯片相比，M1芯片在TensorFlow訓練和推理方面的速度得到了增強。根據TensorFlow官方提供的比較數據，在使用M1芯片的MacBook上訓練ImageNet數據集的ResNet50模型速度比相同配置的Intel MacBook Pro快3倍以上。在進行自然語言處理模型BERT的推理速度測試時，M1芯片速度比同級別的Intel MacBook Pro提高了4倍以上。

# 導入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)
])

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

# 訓練模型
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)

# 評估模型
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版本安裝

在MacOS下，可通過homebrew進行TensorFlow M1版本的安裝。具體步驟如下：

1、安裝homebrew

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

2、使用homebrew安裝TensorFlow M1版本

brew install tensorflow

安裝完成後，可通過如下代碼測試TensorFlow是否成功安裝：

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

四、使用TensorFlow M1版本構建經典模型

使用TensorFlow M1版本，可快速搭建各種經典機器學習和深度學習模型。以下為使用M1 TensorFlow搭建的一個簡單的多層感知器模型：

# 導入必要的庫
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

# 加載數據
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 數據預處理
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

# 將標籤轉換為獨熱編碼
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 定義模型
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'))

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

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

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

五、總結

TensorFlow M1版本提供了更快速、更高效的神經網絡訓練和推理功能。通過使用TensorFlow M1版本，我們可以更快地搭建和訓練各種複雜的模型，並從中受益。