【IT168 技术】英特尔®TensorFlow * 1.9优化版现在已经进入使用阶段。当TensorFlow建立在英特尔® MKL-DNN(用于深度神经网络的英特尔®数学内核库)时，一些人不愿意基于源代码编译TensorFlow，去提升CPU性能，而英特尔®TensorFlow * 1.9优化的这些二进制包就为这些人提供了方便。

　　除了支持英特尔®MKL-DNN之外，在生成二进制文件之前，以下补丁可用于源代码：

• 　　将curl库升级到7.60的补丁请参阅

  　　https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/20181。

• 　　包含英特尔®MKL-DNN许可证文件的补丁，请参阅

  　　https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/20936。

• 　　代号为Sandy Bridge和Ivy Bridge的旧款英特尔处理器提高英特尔MKL-DNN性能的补丁，请参阅

  　　https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/20576。

　　以下是详细的发布说明。二进制文件可作为 python whl packages和Docker containers使用。

　　Python* Packages (whls)

　　有三个可用的python packages：

　　若要安装英特尔Tensorflow优化版，请运行下面的一个指令将wheel安装到现有的Python* installation中，最好是Intel® Distribution for Python*：

　　#Python 2.7

　　Pip install

　　https://storage.googleapis.com/intel-optimized-tensorflow/tensorflow-1.9.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

　　#Pthon 3.5

　　Pip install

　　https://storage.googleapis.com/intel-optimized-tensorflow/tensorflow-1.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

　　#Python 3.6

　　Pip install

　　https://storage.cloud.google.com/intel-optimized-tensorflow/tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

　　Docker Images

　　获取并运行容器

　　这些docker镜像都发布在http://hub.docker.com的intelaipg / intel-optimized-tensorflow命名空间中，可以使用以下命令进行拉取：

　　$ docker pull docker.io/intelaipg/intel-optimized-tensorflow：

　　例如，直接运行python 2.7数据科学容器

　　$ docker run -it -p 8888：8888 intelaipg / intel-optimized-tensorflow

　　然后在http：// localhost：8888 /上转到您的浏览器

　　可用的配置容器

　　可以使用以下标签/配置：

　　发行说明

　　这些发行说明仅适用于构建支持英特尔®MKL-DNN的TensorFlow时引入的更改。有关TensorFlow 1.9中引入的功能和修复，请参阅TensorFlow 1.9 发行说明。

　　新功能和可用性改进

　　新功能

• 　　使用MKL构建时更改了inter_op_parallelism_threads默认值，以避免线程过度订阅。

• 　　添加了默认的OpenMP* OMP设置，在使用MKL内核时，这些设置可以提高性能。

• 　　增加了查询CPUID的功能，以保证Intel 64位体系结构上每个物理内核上的超线程数量。

　　绩效改进

• 　　将英特尔MKL-DNN升级至版本0.14。

• 　　将KMP_BLOCKTIME 环境变量更改为0。

• 　　增加默认的inter_op_parallelism_threads参数以避免过于保守。

• 　　通过重用MKL-DNN原语来增强Conv2d 性能。

　　其他变化

• 　　删除了已弃用的StringPiece 类的使用。

• 　　更新了基于64字节对齐的tensorflow / compiler / aot测试

• 　　更新了Tensor.Slice_Basic 以进行64字节对齐

• 　　更新了ScopedAllocatorConcatOpTest.Reshape 以进行64字节对齐

　　Bug修复

• 　　修复了MKL_ML 操作的注册问题。

• 　　修复了BFCAllocator : Extend 对齐问题。

• 　　修复了使用旧版本gcc时与MklConcat 相关的构建问题。

• 　　修复了AVX512版本中的对齐崩溃问题。

• 　　修复了convrnn 单元测试失败的问题。

• 　　修复了 mkl_layout_pass_ 测试失败的问题

• 　　修复了启用MKL-DNN构建时util_cuda_kernel_helper_test_gpu 失败的问题。

• 　　修复了内存分配检查失败下的英特尔MKL-DNN单元测试问题。

• 　　修复了// tensorflow / python / profiler：model_analyzer_test中的失败问题

• 　　修复了在Mac上查找libhdfs.so 时的错误; Mac OS使用libhdfs.dylib。

• 　　修复了不需要重新排序时mkl_input_conversion 操作中的错误。

• 　　设置EIGEN_MAX_ALIGN_BYTES = 64 以防止在使用AVX512支持编制时执行单元测试期间发生崩溃。

• 　　修复了单元测试single_machine_test.cc，因为启用了英特尔MKL-DNN时插入了特殊节点。

　　已知问题

• 　　TensorFlow 1.9分支后修复了以下问题：

• 　　使用gcc6.3构建，在链接时未定义对'dladdr'的引用。

• 　　使用英特尔MKL-DNN时，Concat-related ops在混合格式/布局中失败

• 　　MklConv2DWithBiasBackpropBias只可以在使用英特尔MKL-ML进行编译时注册。