【Tensorflow 2.x】检验MKL
时间:2022-07-22
本文章向大家介绍【Tensorflow 2.x】检验MKL，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。
Tensorflow 2.x 关于 MKL 验证的方法移到了其他 Module 下，所以原来检验的方法换掉了。按照 Intel 官网的提示 Tensorflow 1.x 的检验语法是 python -c"import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())"，这在 Tensorflow 2.x 里会报错，需要改成 python -c "from tensorflow.python.framework import test_util;print(test_util.IsMklEnabled())"。前后两种方法的日志如下。
(base) [root@b5e5d2467796 /]#python -c"import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())"
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'pywrap_tensorflow'
(base) [root@b5e5d2467796 /]#python -c "from tensorflow.python.framework import test_util;print(test_util.IsMklEnabled())"
False另外，通过 Conda 安装 tensorflow-mkl 的方法如下。
conda install -c anaconda tensorflow-mkl安装的过程，和最后检验 IsMklEnabled() 的结果如下。
(base) [root@b5e5d2467796 /]#conda install -c anaconda tensorflow-mkl
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.8.2
latest version: 4.8.3
Please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
## Package Plan ##
environment location: /opt/anaconda3
added / updated specs:
- tensorflow-mkl
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
_tflow_select-2.3.0 | mkl 2 KB anaconda
absl-py-0.9.0 | py37_0 165 KB anaconda
astunparse-1.6.3 | py_0 17 KB anaconda
blinker-1.4 | py37_0 21 KB anaconda
c-ares-1.15.0 | h7b6447c_1001 102 KB anaconda
ca-certificates-2020.1.1 | 0 132 KB anaconda
cachetools-4.1.0 | py_1 15 KB anaconda
certifi-2019.11.28 | py37_0 156 KB anaconda
conda-4.8.3 | py37_0 3.0 MB anaconda
gast-0.3.3 | py_0 14 KB anaconda
google-auth-1.14.1 | py_0 58 KB anaconda
google-auth-oauthlib-0.4.1 | py_2 21 KB anaconda
google-pasta-0.2.0 | py_0 44 KB anaconda
grpcio-1.27.2 | py37hf8bcb03_0 1.4 MB anaconda
keras-preprocessing-1.1.0 | py_1 36 KB anaconda
libprotobuf-3.12.3 | hd408876_0 4.8 MB anaconda
markdown-3.1.1 | py37_0 113 KB anaconda
oauthlib-3.1.0 | py_0 88 KB anaconda
openssl-1.1.1d | h7b6447c_4 3.7 MB anaconda
opt_einsum-3.1.0 | py_0 54 KB anaconda
protobuf-3.12.3 | py37he6710b0_0 711 KB anaconda
pyasn1-0.4.8 | py_0 58 KB anaconda
pyasn1-modules-0.2.7 | py_0 63 KB anaconda
pyjwt-1.7.1 | py37_0 32 KB anaconda
requests-oauthlib-1.3.0 | py_0 22 KB anaconda
rsa-4.0 | py_0 30 KB anaconda
tensorboard-2.2.1 | pyh532a8cf_0 2.5 MB anaconda
tensorboard-plugin-wit-1.6.0| py_0 663 KB anaconda
tensorflow-2.2.0 |mkl_py37h6e9ce2d_0 4 KB anaconda
tensorflow-base-2.2.0 |mkl_py37hd506778_0 276.4 MB anaconda
tensorflow-estimator-2.2.0 | pyh208ff02_0 276 KB anaconda
tensorflow-mkl-2.2.0 | h4fcabd2_0 2 KB anaconda
termcolor-1.1.0 | py37_1 7 KB anaconda
------------------------------------------------------------
Total: 294.8 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
_tflow_select anaconda/linux-64::_tflow_select-2.3.0-mkl
absl-py anaconda/linux-64::absl-py-0.9.0-py37_0
astunparse anaconda/noarch::astunparse-1.6.3-py_0
blinker anaconda/linux-64::blinker-1.4-py37_0
c-ares anaconda/linux-64::c-ares-1.15.0-h7b6447c_1001
cachetools anaconda/noarch::cachetools-4.1.0-py_1
gast anaconda/noarch::gast-0.3.3-py_0
google-auth anaconda/noarch::google-auth-1.14.1-py_0
google-auth-oauth~ anaconda/noarch::google-auth-oauthlib-0.4.1-py_2
google-pasta anaconda/noarch::google-pasta-0.2.0-py_0
grpcio anaconda/linux-64::grpcio-1.27.2-py37hf8bcb03_0
keras-preprocessi~ anaconda/noarch::keras-preprocessing-1.1.0-py_1
libprotobuf anaconda/linux-64::libprotobuf-3.12.3-hd408876_0
markdown anaconda/linux-64::markdown-3.1.1-py37_0
oauthlib anaconda/noarch::oauthlib-3.1.0-py_0
opt_einsum anaconda/noarch::opt_einsum-3.1.0-py_0
protobuf anaconda/linux-64::protobuf-3.12.3-py37he6710b0_0
pyasn1 anaconda/noarch::pyasn1-0.4.8-py_0
pyasn1-modules anaconda/noarch::pyasn1-modules-0.2.7-py_0
pyjwt anaconda/linux-64::pyjwt-1.7.1-py37_0
requests-oauthlib anaconda/noarch::requests-oauthlib-1.3.0-py_0
rsa anaconda/noarch::rsa-4.0-py_0
tensorboard anaconda/noarch::tensorboard-2.2.1-pyh532a8cf_0
tensorboard-plugi~ anaconda/noarch::tensorboard-plugin-wit-1.6.0-py_0
tensorflow anaconda/linux-64::tensorflow-2.2.0-mkl_py37h6e9ce2d_0
tensorflow-base anaconda/linux-64::tensorflow-base-2.2.0-mkl_py37hd506778_0
tensorflow-estima~ anaconda/noarch::tensorflow-estimator-2.2.0-pyh208ff02_0
tensorflow-mkl anaconda/linux-64::tensorflow-mkl-2.2.0-h4fcabd2_0
termcolor anaconda/linux-64::termcolor-1.1.0-py37_1
The following packages will be UPDATED:
conda pkgs/main::conda-4.8.2-py37_0 --> anaconda::conda-4.8.3-py37_0
The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
ca-certificates pkgs/main --> anaconda
certifi pkgs/main --> anaconda
openssl pkgs/main --> anaconda
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
pyasn1-0.4.8 | 58 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
rsa-4.0 | 30 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
protobuf-3.12.3 | 711 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
openssl-1.1.1d | 3.7 MB | ############################################################################################################################################## | 100%
tensorflow-estimator | 276 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
tensorflow-mkl-2.2.0 | 2 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
absl-py-0.9.0 | 165 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
markdown-3.1.1 | 113 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
pyjwt-1.7.1 | 32 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
astunparse-1.6.3 | 17 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
pyasn1-modules-0.2.7 | 63 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
grpcio-1.27.2 | 1.4 MB | ############################################################################################################################################## | 100%
libprotobuf-3.12.3 | 4.8 MB | ############################################################################################################################################## | 100%
google-auth-1.14.1 | 58 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
blinker-1.4 | 21 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
conda-4.8.3 | 3.0 MB | ############################################################################################################################################## | 100%
c-ares-1.15.0 | 102 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
cachetools-4.1.0 | 15 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
ca-certificates-2020 | 132 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
opt_einsum-3.1.0 | 54 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
google-pasta-0.2.0 | 44 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
certifi-2019.11.28 | 156 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
_tflow_select-2.3.0 | 2 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
tensorboard-plugin-w | 663 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
oauthlib-3.1.0 | 88 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
tensorboard-2.2.1 | 2.5 MB | ############################################################################################################################################## | 100%
termcolor-1.1.0 | 7 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
requests-oauthlib-1. | 22 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
tensorflow-base-2.2. | 276.4 MB | ############################################################################################################################################## | 100%
google-auth-oauthlib | 21 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
keras-preprocessing- | 36 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
tensorflow-2.2.0 | 4 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
gast-0.3.3 | 14 KB | ############################################################################################################################################## | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
(base) [root@b5e5d2467796 /]#python -c "from tensorflow.python.framework import test_util;print(test_util.IsMklEnabled())"
TrueReference
- https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-optimization-for-tensorflow-installation-guide.html
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/32342
- https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-mkl
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- 打卡群刷题总结0807——验证二叉搜索树
- 打卡群刷题总结0808——二叉树的层序遍历
- Mybatis高级查询（四）：延迟加载
- I/O多路复用器之隐秘的角落
- 打卡群刷题总结0809——二叉树的锯齿形层次遍历
- 简单的ssm整合练手项目：汽车项目
- 在spring-boot中使用pageHelper插件
- 要深入 JavaScript，你需要掌握这 36 个概念
- mybatis-plus实现增删改查
- mybatis-plus代码生成器
- mybatis-plus逻辑删除
- mybatis-plus一些关键配置
- mybatis-plus自定义sql注入器
- k8s代码走读---kube-controller-manager
- 我们一起学一学渗透测试——黑客应该掌握的HTML基础知识（一）