Kann ich Deep-Learning-Modelle in meinem Laptop mit Intel HD-Grafiken implementieren

Question

Ich mache derzeit ein Projekt auf Deep Learning für meinen Master-Abschluss. Ich wollte Keras-Bibliothek installieren, als ich mit der Installation von Theano und Tensorflow begann, sah ich, dass ich CUDA installieren musste. Aber mein Laptop kommt mit Intel HD-Grafik. Also meine Frage ist, wird es funktionieren, wenn ich sie trotzdem installiere. Dank

Answer 1

Sie können Keras ohne Cuda installieren und verwenden, aber Sie können GPU Beschleunigung mit Intel HD Grafiken nicht bekommen.

Wenn Sie Theano als keras verwenden Backend erste Theano installieren:

# for python2 
pip install theano 
# for python3 
pip3 install theano 

Dann setzen ~/.theanorc-Datei wie folgt:

[global] 
floatX = float32 
device = cpu 
allow_gc = True 

[blas] 
ldflags = -lopenblas 

Wenn Sie TensorFlow als keras verwenden Backend, Installieren Sie einfach die CPU-Version von TensorFlow.

# for python2.7 
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 
# for python3.4 
pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl 
# for python3.5 
pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl 

Dann installieren keras:

# for python2 
pip install keras 
# for python3 
pip3 install keras 

Answer 2

Edit: Ab sofort können Sie direkt verwenden OpenCL basiert clDNN (https://github.com/01org/clDNN) statt OpenVX zu verwenden, um Deep Learning-Inferenz auf Intel Graphics auszuführen . Sie müssen das Training auf einer leistungsfähigen GPU wie Nvidia oder AMD durchführen und das vortrainierte Modell verwenden und es in clDNN verwenden.

Sie können das Intel Computer Vision SDK (https://software.intel.com/en-us/computer-vision-sdk) verwenden, um Deep Learning-Anwendungen mit OpenCV oder OpenVX zu schreiben.

OpenVX (https://www.khronos.org/openvx/) Programmiermodell ermöglicht es Ihnen, einfache Neural Network-Pipelines mit dem folgenden SPEC (https://www.khronos.org/registry/OpenVX/extensions/neural_network/html/)

Alternativ schreiben können Sie Modell Optimizer verwenden, das Caffe/TensorFlow Modell in OpenVX umwandelt, und Sie können die OpenVX beschleunigen Neuronale Netzwerkgrafik auf Intel Integrated HD Graphics.

Ich hoffe, es hilft.