如何通过tensorflow使用intel-mkl

Question

我已经看过很多关于在tensorflow中使用CPU的文档，然而，我没有GPU。我所拥有的是一个相当强大的CPU和一个5 5GB的英特尔数学内核，我希望这可以帮助我提高tensorflow的速度。

谁知道我如何“让”tensorflow使用intel-mlk？

Answer 1

从源代码构建MKL1.2，并在配置步骤中启用对TensorFlow的支持。

Mac用户注意事项

截至2017年12月，MKL仅适用于Linux。请参阅https://tensorflow.org/performance/performance_guide#optimizing_for_‌​cpu

注意: MKL是从Linux1.2添加的，目前只能在TensorFlow上运行。当还使用--config=cuda.

时，它也不起作用

Answer 2

由于tensorflow使用Eigen，请尝试使用支持MKL的Eigen版本，如here所述

在包含任何本征头之前定义EIGEN_USE_MKL_ALL宏将您的程序链接到MKL库(请参见

1. 64位系统，您必须使用LP64接口(而不是ILP64接口)

因此，一种方法是按照上面的步骤修改tensorflow的源代码，重新编译并安装在您的机器上。在此期间，您还应该尝试使用英特尔编译器，如果您使用set the correct flags：-O3 -xHost -ipo，它本身可能会提供相当不错的性能提升。

Answer 3

我知道已经整整一年了，但我现在看到有一个针对英特尔优化的Tensorflow的办公室轮子。值得一试https://software.intel.com/en-us/articles/intel-optimized-tensorflow-wheel-now-available