Le GPU OSX est désormais pris en charge dans Tensorflow

2018/12/16 postscript

Il semble que le support GPU officiel pour OSX ait disparu avant que je le sache, donc si vous souhaitez toujours utiliser GPU, ce document peut être utile. Tensorflow 1.6 on macOS High Sierra 10.13.3 with GPU Acceleration (without disabling SIP)

2017/2/17 postscript

Puisque Tensorflow 1.0.0 a été facile à installer, nous vous recommandons de suivre la documentation officielle. https://www.tensorflow.org/install/install_mac

#cuda8.0
$ brew upgrade
$ brew install coreutils
$ brew cask install cuda

#cuDNN v5.1 Téléchargez la bibliothèque pour OSX et chaque/user/local/cuda/Comment copier

##.bash_profile
#export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
#export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib"
#export DYLD_LIBRARY_PATH="$DYLD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib"
#export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"
#Je peux le faire pour le moment, mais je vais mettre un lien car un avertissement apparaîtra
$ cd /usr/local/cuda/lib
$ sudo ln -s libcuda.dylib libcuda.1.dylib

$ easy_install --upgrade pip
$ easy_install --upgrade six 
$ pip install tensorflow-gpu

Ci-dessous, cet article

Commit: Activez la création avec la prise en charge de CUDA sur Mac OS X du Issue # 664 dans le référentiel officiel Tensorflow / tensorflow / commit / 59faa82c072c473551b25695431fab613675bf24) a été fusionné.

Maintenant que vous pouvez officiellement utiliser le Mac avec GPU, installons-le immédiatement.

• C'est presque la même chose que la configuration de la version non officielle du GPU. -> [Explosive speed!?] Configuration pour utiliser la version GPU de Tensorflow sous OSX
• • Ne peut être utilisé qu'avec les GPU CUDA -> https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Référence: [Comment compiler tensorflow avec le support CUDA sur OSX (mis à jour le 2 mai 2016)](https://medium.com/@fabmilo/how-to-compile-tensorflow-with-cuda-support-on-osx-fd27108e27e1 # .tudz318t1)

$ brew update
$ brew cask info cuda 
cuda: 7.5.20
$ bazel version
Build label: 0.2.1-homebrew      

Téléchargez cuDNN depuis NVIDIA https://developer.nvidia.com/cudnn La version 0.8 de Tensorflow est cuDNN v5, la version 0.7 et inférieure est v4 J'ai téléchargé cudnn-7.5-osx-x64-v5.0-rc.tgz.

Décompressez le fichier et déplacez-le vers la position spécifiée

$tar xzvf ~/Downloads/cudnn-7.5-osx-x64-v5.0-rc.tgz
$sudo mv -v cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib
$sudo mv -v cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

Dans .bash_profile export DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH Ajouter

$repo Tensorflow cd
$ git pull
$ git checkout master
$ TF_UNOFFICIAL_SETTING=1 ./configure            
Please specify the location of python. [Default is /usr/local/bin/python]:
Do you wish to build TensorFlow with GPU support? [y/N] y 
GPU support will be enabled for TensorFlow                                                                                      
Please specify which gcc nvcc should use as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]:
Please specify the Cuda SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to use system default]: 7.5 
Please specify the location where CUDA 7.5 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]:
Please specify the Cudnn version you want to use. [Leave empty to use system default]: 5 
Please specify the location where cuDNN 5 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: 
Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with.
You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus.                                  
Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: "3.5,5.2"]: 3.0
Setting up Cuda include                                                                                                         
Setting up Cuda lib                                                                                                             
Setting up Cuda bin                                                                                                             
Setting up Cuda nvvm                                                                                                            
Setting up CUPTI include                                                                                                        
Setting up CUPTI lib64                                                                                                          
Configuration finished                                                                                                          

$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 
...Cela prend un certain temps...
$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.8.0-py2-none-any.whl

Il est peut-être possible d'acheter une telle chose. BizonBOX 2 (carte graphique externe pour Mac)