通过Tensorflow-DirectML 快速启用 AMD及NVIDIA GPU 加速

系列文章目录

第一章 Tensorflow 机器学习入门之环境搭建及图片训练与识别

前言

随着人工智能的不断发展，机器学习也越来越重要，很多人都开启了学习路程，本文就介绍了机器学习的基础内容。

不同的GPU与Tensorflow进行整合调用的时候，会有很多的技术细节，最近使用微软的DirectML感觉还可以，非常方便，在windows及WSL Linux下都能很好的使用GPU的运算能力。把这个操作过程记录下，方便自己，也方便初学的同学。

我的系统环境：

Windows11

GPU:AMD Radeon RX6700TX

python：Python 3.6.13 :: Anaconda, Inc.（注意，不应超过3.6版本）

WSL：Ubuntu 20.04.

conda 4.11.0

一、本文目的是什么？

通过Tensorflow搭建训练环境及利用训练结果进行目标检测。本文包括操作流程说明及数据文件和代码。我在windows11及ubuntu20.04上都走通了整个流程，以下介绍以ubuntu操作为主，windows根据情况转换即可。

二、使用步骤

1.安装微软 Tensorflow-DirecTML支持

        微软与Nvidia、AMD 和英特尔等供应商合作，以确保在 Windows 10及以上 和 WSL 上提供流畅的体验，以便在支持 DirectX 12 的 GPU 上加速训练。关于GPU的驱动支持，请看微软的说明：TensorFlow with DirectML on WSL | Microsoft Docs

2.Python 环境及Tensorflow-DirecTML安装注意事项

        我使用conda 作为python环境管理，非常方便，简单易用,安装成功后，应当创建专用于DirecTML的环境，我是这样的：

conda activate directm

安装DirecTML：

pip install tensorflow-directml

     注意：如果原先有安装过 tensorflow，一定要卸载,如果又有安装过tensorflow-directml，而且未起作用，也应当一并卸载。

pip uninstall tensorflow

pip uninstall tensorflow-directml

如果不是新创建的conda directml，尽量卸载完所有tensorflow有关的模块,否则。。。。

pip list | grep tensorflow

pip uninstall tensorflow***

        安装成功后，查看下tensorflow相关包，应当是这个样子的，注意：不能再去安装 tensorflow：

pip list | grep tensor

tensorboard              1.15.0
tensorboard-data-server  0.6.1
tensorboard-plugin-wit   1.8.1
tensorflow-directml      1.15.5
tensorflow-estimator     1.15.1

3.目标识别输入数据处理

将已经标定的图片及xml文件转换成 .record文件（xml文件可以使用labelImg进行标识产生，不在本文讨论范围。）：

首先是 xml转换为csv，代码中涉及路径的，需要根据实际情况修改,python xml_to_csv.py中有一处需要修改：

cd /home/akun-u/dev/deeplearning/raccoon_datasetpython xml_to_csv.py

执行上述命令后，会在当前目录生成两个csv文件

Successfully converted files:201 xml to csv(./train_labels.csv).
Successfully converted files:16 xml to csv(./test_labels.csv).

xml_to_csv.py文件内容如下：

import glob
import os
import xml.etree.ElementTree as ETimport pandas as pddef xml_to_csv(path):xml_list = []for xml_file in glob.glob(path + '/*.xml'):tree = ET.parse(xml_file)root = tree.getroot()for member in root.findall('object'):value = (root.find('filename').text,int(root.find('size')[0].text),int(root.find('size')[1].text),member[0].text,int(member[4][0].text),int(member[4][1].text),int(member[4][2].text),int(member[4][3].text))xml_list.append(value)column_name = ['filename', 'width', 'height', 'class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']xml_df = pd.DataFrame(xml_list, columns=column_name)return xml_dfdef main():for direcory in ['train','test']:image_path = os.path.join('/home/akun-u/dev/deeplearning/raccoon_dataset/annotations', direcory)print("xmlfile:", image_path)xml_df = xml_to_csv(image_path)csv_path = './{0}_labels.csv'.format(direcory)xml_df.to_csv(csv_path, index=None)print(f'Successfully converted files:{len(xml_df)} xml to csv({csv_path}).')main()

接着将csv文件转换为 .record:注意文件路径要填写正确。

cd /home/akun-u/dev/deeplearning/raccoon_datasetpython generate_tfrecord.py --csv_input=test_labels.csv --output_path=data/dataset/test.record --image_dir=imagespython generate_tfrecord.py --csv_input=train_labels.csv --output_path=data/dataset/train.record --image_dir=images

generate_tfrecord.py文件内容如下：

"""
Usage:# From tensorflow/models/# Create train data:python generate_tfrecord.py --csv_input=data/train_labels.csv  --output_path=train.record# Create test data:python generate_tfrecord.py --csv_input=data/test_labels.csv  --output_path=test.record#yhk add
python generate_tfrecord.py \--csv_input=data/test_labels.csv \--output_path=data/dataset/test.record \--image_dir=images/
python generate_tfrecord.py \--csv_input=data/train_labels.csv \--output_path=data/dataset/train.record \--image_dir=images/"""
from __future__ import absolute_import, division, print_functionimport io
import os
from collections import OrderedDict, namedtupleimport pandas as pd
import tensorflow as tf2tf= tf2.compat.v1 #yhk addfrom object_detection.utils import dataset_util
from PIL import Imageflags = tf.app.flags
flags.DEFINE_string('csv_input', '', 'Path to the CSV input')
flags.DEFINE_string('output_path', '', 'Path to output TFRecord')
flags.DEFINE_string('image_dir', '', 'Path to images')
FLAGS = flags.FLAGS# TO-DO replace this with label map
def class_text_to_int(row_label):if row_label == 'raccoon':return 1else:return 2def split(df, group):data = namedtuple('data', ['filename', 'object'])gb = df.groupby(group)return [data(filename, gb.get_group(x)) for filename, x in zip(gb.groups.keys(), gb.groups)]def create_tf_example(group, path):with tf.gfile.GFile(os.path.join(path, '{}'.format(group.filename)), 'rb') as fid:encoded_jpg = fid.read()encoded_jpg_io = io.BytesIO(encoded_jpg)image = Image.open(encoded_jpg_io)width, height = image.sizefilename = group.filename.encode('utf8')image_format = b'jpg'xmins = []xmaxs = []ymins = []ymaxs = []classes_text = []classes = []for index, row in group.object.iterrows():xmins.append(row['xmin'] / width)xmaxs.append(row['xmax'] / width)ymins.append(row['ymin'] / height)ymaxs.append(row['ymax'] / height)classes_text.append(row['class'].encode('utf8'))classes.append(class_text_to_int(row['class']))tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={'image/height': dataset_util.int64_feature(height),'image/width': dataset_util.int64_feature(width),'image/filename': dataset_util.bytes_feature(filename),'image/source_id': dataset_util.bytes_feature(filename),'image/encoded': dataset_util.bytes_feature(encoded_jpg),'image/format': dataset_util.bytes_feature(image_format),'image/object/bbox/xmin': dataset_util.float_list_feature(xmins),'image/object/bbox/xmax': dataset_util.float_list_feature(xmaxs),'image/object/bbox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins),'image/object/bbox/ymax': dataset_util.float_list_feature(ymaxs),'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(classes_text),'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(classes),}))return tf_exampledef main(_):writer = tf.python_io.TFRecordWriter(FLAGS.output_path)path = os.path.join(FLAGS.image_dir)examples = pd.read_csv(FLAGS.csv_input)grouped = split(examples, 'filename')for group in grouped:tf_example = create_tf_example(group, path)writer.write(tf_example.SerializeToString())writer.close()output_path = os.path.join(os.getcwd(), FLAGS.output_path)print('Successfully created the TFRecords: {}'.format(output_path))if __name__ == '__main__':tf.app.run()

4.进行数据处理，学习

在接着执行以下语句之前，请：

1.修改 /deeplearning/pipeline.config 文件中的路径（有5处）

2.根据实际情况调整 /deeplearning/conf/clickv2_label_map.pbtxt

接下来执行：python object_detection/model_main.py

注意：执行python object_detection/model_main.py时，尽量一行写完整个语句，我原先使用了 \ 连接多行语句，一直调试失败，浪费了不少时间。

语句执行过程中，有出现 “DirectML: creating device on adapter 0 (AMD Radeon RX 6700 XT”，字样

RX 6700 XT是我的显卡型号，请注意看，该字样能够确定是否有使用GPU，这个执行过程会花费很长时间，我的显卡在--num_train_steps=50000 --num_eval_steps=2000的情况下，执行了约3小时。

cd  /home/akun-u/dev/deeplearning/models/researchpython object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=/home/akun-u/dev/deeplearning/conf/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/pipeline.config --model_dir=/home/akun-u/dev/deeplearning/models --num_train_steps=50000 --num_eval_steps=2000 --alsologtostderr

该命令会在 models目录下生成多个model.ckpt开头的文件。

执行情况如图：

5.生成PB文件，用于后续的目标识别

cd /home/akun-u/dev/deeplearning/models/research/object_detectionpython export_inference_graph.py --input_type=image_tensor --pipeline_config_path=/home/akun-u/dev/deeplearning/conf/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/pipeline.config --trained_checkpoint_prefix=/home/akun-u/dev/deeplearning/models/model.ckpt-50000 --output_directory=/home/akun-u/dev/deeplearning/train_pb

6.目标识别

注意：修改识别后文件保存路径（img_recongnize.py中：1处）

cd /home/akun-u/dev/deeplearningpython img_recongnize.py

运行后会在指定目录下生成多个jpg文件，打开可看到可识别目标被框选，如下图：

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了tensorflow-directmp的基本使用，自己过了好多坑，终于爬出，留个文本。。。

我的代码：https://download.csdn.net/download/sinat_32065311/85275745

代码来源：

GitHub - microsoft/tensorflow-directml: Fork of TensorFlow accelerated by DirectML

https://github.com/tensorflow/models

https://github.com/datitran/raccoon_dataset

Tensorflow Object detection 教程