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nGraph-HE为intel研究团队提出的 将神经网络代码与同态加密结合的 开源编译框架
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常常是由于网络不好导致相关包无法下载。【因为用的是 win10+wsl2 所以在Linux上FQ的问题就省略了。】
~/bin
下以避免多版本冲突。
make install
过程需要sudo
提权,但是sudo make -j intstall
无法读取安装在~/bin
下的bazelmaster : Ubuntu 18.04 + python 3.6 + cmake 3.22 + virtualenv 20.13.1 + (venv-tf-py3) numpy 1.18.5 : ngraph-tensorflow-bridge 0.22.0rc3
保证网络稳定正常安装就行。
Unit-test和Cryptonets的密文推理能跑通,复杂网络的密文推理没试因为太吃配置。
v0.2-benchmarks-2 : Ubuntu 16.04 + python 3.5 + cmake 3.12.4 + virtualenv 16.1.0 + (venv-tf-py3) numpy 1.18.5 = ngraph-tensorflow-bridge 0.9.0
v0.2-benchmarks-2 : Ubuntu 18.04 + python 3.6 + cmake 3.21.6 + virtualenv 20.13.1 + (venv-tf-py3) numpy 1.13.3 = ngraph-tensorflow-bridge 0.9.0
说明,虽然官网给的requirements是1604,但是建议在Ubuntu18.04上装,感觉莫名其妙报错会少一点,而且1804感觉好用一点。
在Ubuntu18.04上安装,需要在根目录下的CMakeLists.txt的约61行处修改python版本(Ubuntu1804默认好像是python3.6),不然后面virtualenv按照python3.5建文件夹会报错东西找不到。
# Build options
# python version used in virtual environment
if(NOT DEFINED PYTHON_VENV_VERSION)
set(PYTHON_VENV_VERSION "python3.5")
endif()
numpy版本高于1.19.0会报错: C++ compilation of rule '//tensorflow/python:bfloat16_lib' failed · Issue # · tensorflow/tensorflow
Ubuntu16.04 需使用 virtualenv 16.1.0,否则报错NameError: name 'prev' is not defined · Issue #130 · NervanaSystems/he-transformer
nGraph-HE论文中提到的所有benchmark 在这个brunch的benchmark中皆有给出实验代码。报错,到第六行被杀掉,感觉应该是笔记本16G内存不够造。没有在台式机上重新安装的原因是,这个版本感觉太旧了。
对每个运算单元的测试(unit-test)没跑通是因为链接的SEAL库有问题导致没办法对明文0进行NTT操作。类似这个报错Getting a crash when running CryptoNets' test.py with NGRAPH_ENCRYPT_MODEL=1 · Issue #129 · NervanaSystems/he-transformer。【说明,我没看懂给出的修改建议】