1樓：探尋可能
第三次給Metal Performance Shaders Graph打廣告了，之前Xcode12出來後第一時間嘗試了demo：
如何評價改版設計的 Xcode 12？
但是當時系統沒有更新所以catalyst不支援，現在更新後的第一時間也來玩一下demo，catalyst很順利的跑通，這也就意味著，用Mac做深度學習成為可能：
sourcePlaceholderTensor
=graph
.placeholder
(shape:[
batchSize
asNSNumber
,MNISTSize
*MNISTSize
asNSNumber
],name
:nil
)labelsPlaceholderTensor
=graph
.placeholder
(shape:[
batchSize
asNSNumber
,MNISTNumClasses
asNSNumber
],name
:nil
)var
variableTensors=[
MPSGraphTensor
]()let
reshapedInput
=graph
.reshape
(sourcePlaceholderTensor
,shape:[
batchSize
asNSNumber
,MNISTSize
asNSNumber
,MNISTSize
asNSNumber,1
],name
:nil
)let
conv0Tensor
=MNISTClassifierGraph
.addConvLayer
(graph
:graph
,sourceTensor
:reshapedInput
,weightsShape:[
5,5,
1,32],
desc
:convDesc
,variableTensors:&
variableTensors
)let
pool0Tensor
=graph
.maxPooling2D
(withSourceTensor
:conv0Tensor
,descriptor
:poolDesc
,name
:nil
)let
conv1Tensor
=MNISTClassifierGraph
.addConvLayer
(graph
:graph
,sourceTensor
:pool0Tensor
,weightsShape:[
5,5,
32,64],
desc
:convDesc
,variableTensors:&
variableTensors
)let
pool1Tensor
=graph
.maxPooling2D
(withSourceTensor
:conv1Tensor
,descriptor
:poolDesc
,name
:nil
)let
reshapeTensor
=graph
.reshape
(pool1Tensor
,shape:[
-1,64
*7*7
asNSNumber
],name
:nil
)let
fc0Tensor
=MNISTClassifierGraph
.addFullyConnectedLayer
(graph
:graph
,sourceTensor
:reshapeTensor
,weightsShape:[
7*7*
64as
NSNumber
,1024
],hasActivation
:true
,variableTensors:&
variableTensors
)let
fc1Tensor
=MNISTClassifierGraph
.addFullyConnectedLayer
(graph
:graph
,sourceTensor
:fc0Tensor
,weightsShape:[
1024,10
],hasActivation
:false
,variableTensors:&
variableTensors
)let
softmaxTensor
=graph
.softMax
(with
:fc1Tensor
,axis:-
1,name
:nil
)let
lossTensor
=graph
.softMaxCrossEntropy
(fc1Tensor
,labels
:labelsPlaceholderTensor
,axis:-
1,reuctionType:.
sum,
name
:nil
)結合最近發布的M1晶元，基本上不用再看TF4Swift了，就算是Google那幫人搞出來，也不一定在Arm上能夠跑的起來。而蘋果由此實現了深度學習從晶元，編譯器，語言，框架，部署，分發的全部自控。
但是很可惜，Xcode的frame capture無法執行，因為shader使用了最新的特性：函式指標。所以這也意味著Metal的光追要是用了函式指標也無法除錯了？
之後有空再去試試看。
2樓：此老徐
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