Оптимизация TensorFlow в DSVM

Question

Сначала формулировка проблемы: Как правильно настроить тензор потока для работы в DSVM с использованием удаленной среды Docker ?Можно ли это сделать в aml_config/*.runconfig?

Я получаю следующее сообщение и хотел бы использовать увеличенные скорости расширенных операций FMA.

тензор потока / ядро/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Ваш процессор поддерживает инструкции, которые этот двоичный файл TensorFlow не был скомпилирован для использования: AVX2 FMA

Справочная информация: Я использую локальную среду докера, управляемую черезAzure ML Workbench для начального тестирования и проверки кода, чтобы я не работал постоянно с дорогим DSVM.Оценив, что мой код мне по душе, я запустил его на удаленном экземпляре докера на Azure DSVM .

Мне нужна согласованная среда conda для всех вычислительных сред, поэтомуработает очень хорошоТем не менее, я не могу понять, как управлять сборкой тензорного потока для оптимизации под имеющееся оборудование (т.е. мой локальный докер в macOS против удаленного докера в Ubuntu DSVM)

Answer 1

В уведомлении указывается, что вы должны скомпилировать TensorFlow из исходного кода, чтобы использовать эту конкретную архитектуру ЦП, чтобы она работала быстрее.Вы можете спокойно проигнорировать это. Однако если вы решите скомпилировать, вы можете скомпилировать и установить исходный код TensorFlow, а затем использовать собственный режим выполнения виртуальной машины (вместо использования Docker), чтобы запустить его из машинного обучения Azure.

Надеюсь, это поможет, Серина