安装前置软件 安装Python: 下载并安装最新版本的Python,可以从官方网站获取。 安装编译工具: 在命令行安装make和build-essential,这在很多编程环境中是必要的。sudo apt-get install build-essential make 安装ONNX转换工具: 安装onnx和onnx-tf,这些工具可以将TensorFlow模型转换为ONNX格式。pip install onnx onnx-tf 安装windiak: 从GitHub下载并编译windiak,安装它。git clone https://github.com/windyak/windiak.git cd windiak make sudo make install 安装风云云加速器: 从GitHub下载并编译wind云加速器,安装它。git clone https://github.com/windyak/windycuda.git cd windycuda make sudo make install 配置环境变量 在终端或命令提示符中,设置环境变量,确保windiak和windycuda可见。export PATH=/usr/local/bin:$PATH 加速模型 准备模型: 下载或创建一个ONNX格式的模型,例如使用TensorFlow生成一个简单的分类模型。import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), strides=(1,1,1), padding='same'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),...
安装前置软件
-
安装Python:
- 下载并安装最新版本的Python,可以从官方网站获取。
-
安装编译工具:
- 在命令行安装
make和build-essential,这在很多编程环境中是必要的。sudo apt-get install build-essential make
- 在命令行安装
-
安装ONNX转换工具:
- 安装
onnx和onnx-tf,这些工具可以将TensorFlow模型转换为ONNX格式。pip install onnx onnx-tf
- 安装
-
安装windiak:
- 从GitHub下载并编译windiak,安装它。
git clone https://github.com/windyak/windiak.git cd windiak make sudo make install
- 从GitHub下载并编译windiak,安装它。
-
安装风云云加速器:
- 从GitHub下载并编译wind云加速器,安装它。
git clone https://github.com/windyak/windycuda.git cd windycuda make sudo make install
- 从GitHub下载并编译wind云加速器,安装它。
配置环境变量
- 在终端或命令提示符中,设置环境变量,确保windiak和windycuda可见。
export PATH=/usr/local/bin:$PATH
加速模型
-
准备模型:
- 下载或创建一个ONNX格式的模型,例如使用TensorFlow生成一个简单的分类模型。
import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), strides=(1,1,1), padding='same'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.save('model.h5')
- 下载或创建一个ONNX格式的模型,例如使用TensorFlow生成一个简单的分类模型。
-
转换为ONNX格式:
python -m onnx.export_model --input_shape "(224,224,3)" --output_shape "(128,)" --export_dir=./ --filename=model.onnx
-
使用风云云API加载模型:
import windiak as wk model = wk.create_inference_graph(model_path='./model.onnx')
推理测试
-
加载模型并准备输入数据:
import numpy as np input_data = np.random.rand(1, 224, 224, 3) # 输入数据 input_data = input_data.astype(np.float32)
-
使用windiak进行推理:
with model: output = model.predict_windiak(inputs=input_data) -
使用windiak进行时间测量:
import timeit setup = "from __main__ import model; input_data = np.random.rand(1, 224, 224, 3).astype(np.float32)" kernel = "with model: output = model.predict_windiak(inputs=input_data)" timeit.timeit(kernel, number=100, gil=True)
测量加速倍数
- 运行时间测量并记录结果,计算加速倍数。
time = timeit.timeit(setup, number=100, gil=True) print(f"加速倍数:{time * 100:.2f}")
测试不同模型和数据集
- 重复上述步骤,使用不同模型和数据集,观察风云云加速器的表现。
验证内存使用情况
- 检查系统内存使用情况,确保风云云在加速过程中不会占用过多资源。
通过以上步骤,您可以在PC上成功安装和配置风云云加速器,并测试其加速效果。

相关文章







