Plugin TensorFlow – Metal – Développeur Apple

Accélérez la formation des modèles d'apprentissage automatique avec Tensorflow directement sur votre Mac. Installez Base TensorFlow et le TensorFlow-Metal PluggableDevice pour accélérer l'entraînement avec des GPU MAC sur Mac.

En savoir plus sur TensorFlow Pluggablevices

Exigences

• Ordinateurs Mac avec des GPU en silicium Apple ou AMD
• macOS 12.0 ou version ultérieure (obtenez la dernière version bêta)
• Python 3.9 ou plus tard
• Outils de ligne de commande xcode: xcode-select --install

Commencer

1. Configurer l'environnement

Environnement virtuel:

python3 -m venv ~/venv-metal
source ~/venv-metal/bin/activate
python -m pip install -U pip

2. Installez la base de Tensorflow

Pour TensorFlow version 2.13 ou version ultérieure:

python -m pip install tensorflow

Pour TensorFlow version 2.12 ou plus tôt:

python -m pip install tensorflow-macos

3. Installez le plug-in TensorFlow-Metal

python -m pip install tensorflow-metal

4. Vérifier

Vous pouvez vérifier à l'aide d'un script simple:

import tensorflow as tf

cifar = tf.keras.datasets.cifar100
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar.load_data()
model = tf.keras.applications.ResNet50(
    include_top=True,
    weights=None,
    input_shape=(32, 32, 3),
    classes=100,)

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False)
model.compile(optimizer="adam", loss=loss_fn, metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)