TensorFlow Metal Backend on Apple Silicon 配置与启动指南

TensorFlow Metal Backend on Apple Silicon 配置与启动指南

tf-metal-experiments TensorFlow Metal Backend on Apple Silicon Experiments (just for fun) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tf-metal-experiments

1. 项目目录结构及介绍

tf-metal-experiments 项目旨在探索 TensorFlow 在 Apple Silicon M1 系列芯片上的性能表现。项目目录结构如下：

tf-metal-experiments/
├── .gitignore
├── .whitesource
├── LICENSE
├── README.md
├── benchmark_coreml_infer.py
├── burn.py
├── bw_benchmark.py
├── conv_benchmark.py
├── coreml_conv.py
├── coreml_matmul.py
├── gpu_tflops_plot.jpg
├── infer_plot.ipynb
├── model_library.py
├── tflops_sweep.py
├── train_benchmark.py
├── unified_mem_benchmark.py

• README.md: 项目说明文件，包含项目简介、安装指南、性能基准测试结果等信息。
• LICENSE: 项目使用的许可协议文件，本项目采用 MIT 协议。
• benchmark_coreml_infer.py: 用于 CoreML 推理性能基准测试的脚本。
• burn.py: 用于测试 CoreML 推理性能的脚本。
• bw_benchmark.py: 用于带宽性能基准测试的脚本。
• conv_benchmark.py: 用于卷积运算性能基准测试的脚本。
• coreml_conv.py: 用于 CoreML 卷积性能基准测试的脚本。
• coreml_matmul.py: 用于 CoreML 矩阵乘法性能基准测试的脚本。
• gpu_tflops_plot.jpg: 展示 GPU TFLOPS 性能的图表。
• infer_plot.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于分析推理性能。
• model_library.py: 包含模型定义的模块。
• tflops_sweep.py: 用于测量不同问题大小下 TFLOPS 的脚本。
• train_benchmark.py: 用于训练性能基准测试的脚本。
• unified_mem_benchmark.py: 用于统一内存性能基准测试的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是运行基准测试脚本，例如：

• 运行 train_benchmark.py 进行训练性能测试：

  python train_benchmark.py --type cnn --model resnet50
  

• 运行 benchmark_coreml_infer.py 进行 CoreML 推理性能测试：

  python benchmark_coreml_infer.py
  

具体的启动命令取决于您希望进行的测试类型。

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要的配置是通过命令行参数完成的。例如，在运行 train_benchmark.py 脚本时，可以通过以下参数进行配置：

• --type: 指定模型类型（如 cnn 或 transformer）。
• --model: 指定具体的模型名称（如 resnet50、mobilenetv2、distilbert-base-uncased、bert-large-uncased）。
• --bs: 指定批处理大小（例如，--bs 16）。
• --xla: 启用 XLA 编译器优化。
• --fp16: 启用半精度浮点数计算。

根据需要，可以在命令行中添加相应的参数来配置测试脚本。

tf-metal-experiments TensorFlow Metal Backend on Apple Silicon Experiments (just for fun) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tf-metal-experiments