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机器学习专家建议:别再用pip下载TensorFlow了,换用C

机器学习专家建议:别再用pip下载TensorFlow了,换用C

作者: 莫斯科的雨夜 | 来源:发表于2018-11-03 08:52 被阅读2次

姓名:闫伟  学号:15020150038

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46599887

【嵌牛导读】:使用 TensorFlow 开展机器学习工作的朋友,应该有不少是通过 pip 下载的 TensorFlow。但是近日机器学习专家 Michael Nguyen 大声疾呼:“为了性能起见,别再用 pip 下载 TensorFlow了!”

【嵌牛鼻子】:Tensorflow pip conda

【嵌牛提问】:为何说要用 Conda 而非 pip 来安装 TensorFlow?

【嵌牛正文】:更快的CPU性能

Conda TensorFlow 包利用了用于深度神经网络或 1.9.0 版本以上的 MKL-DNN 网络的英特尔 Math Kernel Library(MKL),这个库能让性能大幅提升。如下图所示:

可以看到,相比 pip 安装,使用 Conda 安装后的性能足足提升了 8 倍。这对于仍然经常使用 CPU 训练的人来说,无疑帮助很大。我(Michael Nguyen——译者注)自己平时在把代码放到 GPU 驱动的机器之前,会先使用 CPU 机器跑一遍,使用 Conda 安装 TensorFlow 能大幅加快迭代速度。

MKL 库不仅能加快 TensorFlow 包的运行速度,也能提升其它一些广泛使用的程序库的速度,比如 Numpy、NumpyExr、Scikit-Learn。

简化 GPU 版的安装

Conda 安装会自动安装 CUDA 和 GPU 支持所需的 CuDNN 库,但 pip 安装需要你手动完成。大家都比较喜欢一步到位的吧,特别是下载很多个库的时候。

快速启动

所以我希望上面这两个原因能让你有足够的动力换为使用 Conda。如果你信我的话,那就按照下面的步骤开始吧。

pip uninstall tensorflow

如果还没安装 Anaconda 或 Miniconda,那就安装这两者其中一个。Miniconda 只安装 Conda 和它的环境依赖,而 Anaconda 会预先为你安装好很多包。我倾向于使用 Miniconda 着手。待 Conda 下载好后,输入以下命令:

conda install tensorflow

如果你想用 GPU 驱动的版本,就把 tensorflow 替换为 tensorflow-gpu。

除了能让使用 TensorFlow 更快更简单这两个好处之外,Conda 还提供了一些列的工具,能让它更容易地整合到你的工作流中。可以看看以下资料,加深了解:

Conda 和 TensorFlow:

https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/

MKL 优化:

https://docs.anaconda.com/mkl-optimizations/

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