最簡單的範例
這邊的程式碼是官網教學裡的一個簡單範例:
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=zh-tw
# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
train_images_tensor = tf.convert_to_tensor(train_images, dtype=tf.float32)
train_labels_tensor = tf.convert_to_tensor(train_labels, dtype=tf.int64)
# Create a dataset from tensors
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images_tensor, train_labels_tensor))
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
def configure_for_performance(ds):
ds = ds.cache()
ds = ds.shuffle(buffer_size=1000)
ds = ds.batch(32)
ds = ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
return ds
train_ds = configure_for_performance(train_ds)
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
import time
timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
print(timestamp)
model.fit(
train_ds,
epochs=5, batch_size=32
)
timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
print(timestamp)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
# 作出預測
probability_model = tf.keras.Sequential([model,
tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
print(predictions[0], test_labels[0])
使用GPU建模
經過了前三章的教學之後，應該已經設定好了Tensorflow的GPU環境
1. 在python裡面使用GPU 1 – 選擇適合的GPU
2. 在python裡面使用GPU 2 – 安裝正確的套件
3. 在python裡面使用GPU 3 – 開發GPU程式
接著就要嘗試使用GPU來建模，並評估和原本的效能有多大差異，現在就可以將上面的程式碼COPY下來，然後在有GPU的環境嚇跑看看
TensorFlow版本過舊的錯誤
AttributeError: module 'tensorflow.python.util.dispatch' has no attribute 'add_fallback_dispatch_list'
這個錯誤通常是因為您正在使用舊版本的 TensorFlow，而該版本中沒有 dispatch 模塊的 add_fallback_dispatch_list 屬性。
要解決此問題，建議您更新 TensorFlow 到最新版本。您可以使用 pip 升級 TensorFlow：
pip install --upgrade tensorflow
如果正在使用 GPU 版本的 TensorFlow，請使用 tensorflow-gpu 套件升級：
pip install --upgrade tensorflow-gpu
CUDA版本過舊
2023-01-03 14:34:18.036663: W tensorflow/stream_executor/gpu/asm_compiler.cc:111] *** WARNING *** You are using ptxas 11.0.194, which is older than 11.1. ptxas before 11.1 is known to miscompile XLA code, leading to
incorrect results or invalid-address errors.
You may not need to update to CUDA 11.1; cherry-picking the ptxas binary is often sufficient.
這個警告指出正在使用舊版本的 ptxas 編譯器，並表示它可能會導致 XLA 代碼的錯誤編譯，產生不正確的結果或無效地址錯誤。
要解決此問題，建議更新 ptxas 編譯器到最新版本。升級到 CUDA 11.1，或者選擇性地選擇更新 ptxas 編譯器。
可以在 NVIDIA 網站上下載最新版本的 CUDA Toolkit：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
zlibwapi.dll找不到
Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!
這個錯誤指出找不到 zlibwapi.dll 文件。這通常是因為您的系統中沒有安裝 zlib 庫。
要解決此問題，建議您安裝 zlib 庫。您可以在此頁面下載 zlib 庫：
https://www.zlib.net/
下載並安裝 zlib 庫後，請將 zlibwapi.dll 文件放在您的系統路徑中。通常，您可以將 zlibwapi.dll 文件放在 C:\Windows\System32 目錄中。
zlibwapi.dll版本錯誤
Could not load library zlibwapi.dll. Error code 193. Please verify that the library is built correctly for your processor architecture (32-bit, 64-bit)
這個錯誤指出無法載入 zlibwapi.dll 文件，並提示錯誤代碼 193。通常是因為您的系統和 zlibwapi.dll 文件的類型不匹配，例如您的系統是 64 位，而 zlibwapi.dll 文件是 32 位。
請參考此文章:https://blog.csdn.net/qq_45071353/article/details/124091856
最後我改下載x64的zlib(下載點)
成功使用GPU跑TF的訊息
2023-01-03 17:05:21.826122: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1616] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3971 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5
