
DirectML驱动的TensorFlow硬件加速插件
TensorFlow-DirectML-Plugin是基于DirectML的TensorFlow插件,为Windows 10和WSL提供跨厂商硬件加速。该插件利用Pluggable Device API,支持在DirectX 12兼容硬件上训练和推理机器学习模型。目前处于早期开发阶段,兼容Python 3.8-3.11,支持AMD、Intel和NVIDIA主流GPU。该插件旨在为Windows平台的TensorFlow用户提供更多硬件加速选择。
⚠️ TensorFlow-DirectML-Plugin 的开发已暂停,直到另行通知。为了利用最新的 DirectML 功能和性能改进进行推理,我们建议您考虑使用 ONNX Runtime。 ⚠️
TensorFlow 是一个端到端的开源机器学习平台。本仓库是 TensorFlow 可插拔设备 API 的实现,利用 DirectML 在 Windows 10 和 Windows Subsystem for Linux (WSL) 上提供跨厂商硬件加速。TensorFlow 与 DirectML 结合使能够在各种 DirectX 12 兼容硬件上进行复杂机器学习模型的训练和推理。
您也可以直接通过 askdirectml@microsoft.com 联系我们。
TensorFlow DirectML Plugin 仍处于早期开发阶段,尚不支持生产环境使用。对于生产场景,请使用 TensorFlow 1.15 with DirectML。
TensorFlow DirectML Plugin 仅适用于 tensorflow-cpu>=2.12 包,不适用于 tensorflow 或 tensorflow-gpu。要安装该包,请运行以下 命令:
pip install tensorflow-directml-plugin
如果尚未安装 tensorflow-cpu,将自动安装 2.10.0 版本。
以下资源提供了有关 DirectML 和 TensorFlow 的额外背景信息:
如果您想为 tensorflow-directml-plugin 做出贡献,请查看我们的贡献指南并阅读微软开源行为准则。我们使用 GitHub issues 来跟踪请求和错误。请不要通过公开的 GitHub issues 报告安全漏洞。 详情请参阅 SECURITY.md。
有关如何生成 tensorflow-directml-plugin 的私有构建的说明,请参阅 BUILD.md。
本项目采用 MIT 许可证。
某些文件和代码片段来自 TensorFlow 仓库,并根据 Apache License 2.0 授权。
tensorflow-directml-plugin Python 轮二进制包包含 DirectML 库的可再分发版本,该版本作为构建的一部分自动下载。可再分发 DirectML 库的使用受单独许可证的约束,该许可证可在包的一部分中找到(解压后位于 tensorflow-plugins/directml/DirectML_LICENSE.txt)。
该软件可能会收集有关您和您使用软件的信息并将其发送给微软。微软可能会使用这些信息来提供服务和改进我们的产品和服务。您可以按照仓库中的说明关闭遥测功能。软件中还有一些功能可能使您和微软能够从您的应用程序用户那里收集数据。如果您使用这些功能,您必须遵守适用法律,包括向您的应用程序用户提供适当的通知以及微软隐私声明的副本。我们的隐私声明位于 https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=824704。您可以在帮助文档和我们的隐私声明中了解更多关于数据收集和使用的信息。您使用该软件即表示您同意这些做法。
tensorflow-directml-plugin 的官方构建(托管在 PyPI)和 GitHub Actions 上传的每日构建都启用了数据收集。使用 --config=dml_telemetry 构建时启用此遥测功能(即 build.py 中的 --telemetry 开关),但默认情况下对本地构建禁用。
本项目可能包含项目、产品或服务的商标或标志。经授权使用微软商标或标志必须遵循微软商标和品牌指南。在本项目的修改版本中使用微软商标或标志不得引起混淆或暗示微软赞助。任何第三方商标或 标志的使用都须遵守这些第三方的政策。
TensorFlow、TensorFlow 标志和任何相关标记均为 Google Inc. 的商标。


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