Pythonの学習、TensorFlowの高速化

Pythonの入門書を読みながら、サンプルコードを書いています。
その中で、TensorFlowを利用するコードがありました。

注意書きがありました。
GPUが乗っていないパソコンでは、極端に遅い処理速度になります。

試しに実行してみましたが、２４時間経過しても計算が終わりません。
どうにか高速化出来ないかと試行錯誤してみました。

そして、TensorFlow with DirectML packageのことを知りました。
TensorFlowを高速化するためには、NVIDIAのグラフィックカードを利用する方法が有名です。

学習に利用しているノートパソコン、NVIDIAのグラフィックカードは入っていません。
しかし、GPUとして、intel(R) UHD Graphics 620が入っています。

このGPUを利用して、TensorFlowの計算が早くならないかなと思ったのです。
そこから試行錯誤が始まりました。

TensorFlow with DirectMLはPython 3.7までしか対応していません。
古いバージョンのAnacondaをダウンロードします。

Anaconda3-2020.02をダウンロード、以下のＵＲＬから探し出しました。
https://repo.anaconda.com/archive/

Anaconda Navigatorを起動し、EnvironmentsからOpen Terminalを起動します。
pip install tensorflow-directml を実行すると、自動で必要なパッケージがインストールされて利用可能になります。

時間のかかる計算を行い、タスクマネージャーでGPUの様子を見ます。
計算中、時々GPUの負荷が７０％まで増えます。

確かにGPUは利用されています。
計算が早くなったのか、正直分かりません。

時間が掛かる計算をさせたところ、計算途中でエラーが発生してしまったのです。
通常のtensorflowで計算させたときは１回３０分ぐらいの処理時間だったのですが。

今の所、TensorFlow with DirectMLを使うか悩みます。
時間が掛かっても、安定して計算してもらえないと困るからです。

WindowsでTensorFlowを使うこと、まだまだ難しい感じです。
時間が経過すると解決するのでしょうか。

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