如何在 Graphcore IPU 中使用 tensorflow [关闭]答案

【问题标题】：How can I use tensorflow with Graphcore IPU [closed]如何在 Graphcore IPU 中使用 tensorflow [关闭]
【发布时间】：2020-06-29 12:14:25
【问题描述】：

我想用 graphcore IPU 测试性能，但我不知道如何使用 tensorflow。有人可以帮我做这件事吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Graphcore Poplar SDK 包含两个轮子文件，用于安装适用于 Python 3 的 v1.15 或 v2.1 TensorFlow 的 Graphcore 端口。您应该在虚拟环境中安装两个轮子文件之一，然后您需要再执行几个步骤即可在 IPU 设备上运行您的模型。

根据应用程序，需要将一些特定于 IPU 的模块导入添加到您的程序中：

from tensorflow.python.ipu import utils, ipu_compiler, scopes, loops, ipu_infeed_queue, ipu_outfeed_queue

您必须确保通过将 TensorFlow 图形放置在 IPU 设备上来以 Graphcore IPU 硬件为目标，并删除代码中可能包含的任何 CPU/GPU/TPU 特定选项。然后，您可以使用自定义 IPU 编译器来编译 TensorFlow 图：

with scopes.ipu_scope("/device:IPU:0"):
compiled = ipu_compiler.compile(training_loop)

下一步是配置 IPU 设备：基本配置将包括定义您希望模型在多少个 IPU 上运行。假设您只需要一个 IPU：

config = utils.create_ipu_config()
config = utils.auto_select_ipus(config, [1])
utils.configure_ipu_system(config)

我建议阅读相关参考指南 Targeting the IPU from TensorFlow 作为 TensorFlow-to-Poplar API 的主要介绍。您还可以参考 to this document 作为在 IPU 上移植 TensorFlow 模型的实用指南，并提供一些最佳实践指南。

【讨论】：