พื้นฐาน TensorFlow - การติดตั้ง TensorFlow สำหรับ GPU

หากคุณเป็นหนึ่งในคนที่สนใจการเรียนรู้เกี่ยวกับการพัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ทรงพลัง การรู้จักกับ TensorFlow คงไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่ แต่ถ้าคุณต้องการนำความสามารถของ TensorFlow ไปให้ถึงจุดสูงสุดแล้ว การใช้ GPU เพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณนับเป็นขั้นตอนที่ขาดไม่ได้ ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปทำความรู้จักกับพื้นฐานของ TensorFlow และแนะนำวิธีการติดตั้ง TensorFlow สำหรับใช้งานร่วมกับ GPU

รู้จักกับ TensorFlow

TensorFlow คือไลบรารีสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขแบบโอเพนซอร์ส ที่พัฒนาโดยทีม Google Brain ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีชื่อเสียง TensorFlow ถูกใช้ในงานด้าน Machine Learning และ Deep Learning อย่างกว้างขวาง ด้วยโครงสร้างที่ยืดหยุ่นในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากผ่านกราฟของการนำเสนอแบบเทนเซอร์ (Tensor)

หนึ่งในข้อดีของ TensorFlow คือรองรับการประมวลผลบน GPU ซึ่งช่วยเร่งความเร็วได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการฝึกโมเดลที่มีขนาดใหญ่ ด้วยการใช้ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานของ GPU

ทำไมต้องใช้ GPU

การทำ Machine Learning โดยทั่วไปต้องใช้การคำนวณเชิงคณิตศาสตร์จำนวนมาก การใช้ CPU เพียงอย่างเดียวอาจทำให้กระบวนการนี้ช้าและใช้เวลามาก ในทางตรงกันข้าม GPU ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานคำนวณแบบขนานขนาดใหญ่ ซึ่งเหมาะสมอย่างยิ่งกับงานฝึกฝนโมเดลที่เน้นการประมวลผลการคำนวณอย่างหนักหน่วง

วิธีการติดตั้ง TensorFlow สำหรับ GPU

ข้อกำหนดเบื้องต้น

- Python 3.7-3.10 และ PIP

- NVIDIA GPU driver ที่สนับสนุน CUDA 11.2 หรือใหม่กว่า

- CUDA Toolkit และ cuDNN ที่สอดคล้องกัน

ขั้นตอนการติดตั้ง

#### 1. ตรวจสอบ GPU

คุณต้องตรวจสอบว่า GPU ของคุณรองรับ CUDA หรือไม่ โดยคุณสามารถดาวน์โหลดและติดตั้ง NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi) เพื่อตรวจสอบข้อมูลการ์ดจอ

nvidia-smi

#### 2. ติดตั้งไดรเวอร์ GPU

ดาวน์โหลดและติดตั้งไดรเวอร์ล่าสุดจากเว็บไซต์ของ NVIDIA ให้แน่ใจว่าตรงกับรุ่น GPU ของคุณ

#### 3. ติดตั้ง CUDA Toolkit

ดาวน์โหลดและติดตั้ง CUDA Toolkit ตามเวอร์ชันที่แนะนำให้ใช้งานร่วมกับ TensorFlow เวอร์ชันที่คุณตั้งใจใช้งานได้จากเว็บไซต์ NVIDIA

#### 4. ติดตั้ง cuDNN

ดาวน์โหลดโดยต้องสมัครสมาชิก Directory ของ NVIDIA Developer แล้วทำการ Extrac

และคัดลอกไฟล์ไปยังโฟลเดอร์ CUDA ที่ถูกต้อง

#### 5. ตั้งค่า Path

หลังจากติดตั้งเสร็จเรียบร้อย คุณต้องตั้งค่า variable ของ Path ในระบบปฏิบัติการให้สามารถเรียกใช้โปรแกรมจาก CUDA และ cuDNN ได้

#### 6. สร้าง Python Virtual Environment

แนะนำให้สร้าง virtual environment สำหรับติดตั้ง TensorFlow เพื่อป้องกันปัญหาการติดตั้งไลบรารีที่มีการอัปเดตจากโครงการอื่นๆ

python3 -m venv tensorflow-gpu
source tensorflow-gpu/bin/activate

#### 7. ติดตั้ง TensorFlow-GPU

เมื่อคุณอยู่ใน virtual environment แล้ว ให้ใช้ pip เพื่อทำการติดตั้ง TensorFlow เวอร์ชันที่รองรับการใช้งาน GPU

pip install tensorflow

การทดสอบติดตั้ง

หลังจากติดตั้งสำเร็จ คุณสามารถตรวจสอบว่า TensorFlow ใช้ GPU ได้หรือไม่ โดยเปิด Python และลองรันคำสั่งต่อไปนี้

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

หากการติดตั้งถูกต้อง คำสั่งก่อนหน้าควรแสดงจำนวน GPU ที่ TensorFlow สามารถใช้ได้

ข้อคิดและสรุป

การตั้งค่า TensorFlow เพื่อใช้ GPU เป็นขั้นตอนที่มีหลายขั้นตอน แต่ความยากลำบากเหล่านี้จะได้ผลตอบแทนที่คุ้มค่าเมื่อคุณสามารถฝึกโมเดลได้เร็วขึ้น ซึ่งช่วยลดระยะเวลาที่ใช้ไปได้มหาศาล นี่เองเป็นความท้าทายและโอกาสที่คนที่สนใจด้าน Machine Learning ควรลองวิชา

การเข้าใจพื้นฐานการติดตั้งและใช้งาน TensorFlow กับ GPU ยังเป็นรากฐานที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาทักษะเพิ่มเติม หากคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมในด้านนี้ EPT (Expert-Programming-Tutor) มีคอร์สและโปรแกรมที่เต็มไปด้วยความรู้และประสบการณ์จริงรอคุณอยู่!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/