‫رائع.
‫الآن إذا قمت بطباعة هذا السطر الصغير هنا ، فيجب أن تطبع شيئًا مثل إصدار HTF هذا.
‫أنا أستخدم 2. 1. 0 ، ولكن إذا كانت نقطتك أعلى من نقطتين ، فلا بأس بذلك.
‫ما لم TensorFlow.
‫لقد كسرت كل الكود الذي نعمل عليه هنا ، وهو أمر غير مرجح.
‫لكن كان يجب أن أقوم هنا بإعداد مساحة العمل لدينا.
‫كان يجب أن أضع ما سنفعله بالفعل.
‫لذلك نحن بحاجة إلى استيراد TensorFlow نقطتين X ، لقد فعلنا ذلك.
‫يمكننا وضع علامة اختيار صغيرة بجانب ذلك.
‫أتساءل عما إذا كنا نستطيع.
‫سأضع رمزًا تعبيريًا بجانب ذلك.
‫هناك نذهب.
‫القراد الأخضر.
‫رائع.
‫نحتاج إلى استيراد مركز TensorFlow ونحتاج أيضًا إلى التأكد من أننا نستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU).
‫تذكر ، في المحاضرة التمهيدية ، قلنا أننا سنحتاج إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) لأنه عندما نعمل
‫مع بيانات غير منظمة ، تكون الأنماط في كثير من الأحيان أكثر اتساعًا.
‫وتشغيل شبكة عصبية ، وهو نوع خاص من نماذج التعلم الآلي ، يتطلب قوة حسابية أكثر بكثير مما يمتلكه
‫نموذج التعلم الآلي التقليدي مثل شيء مثل الغابة العشوائية التي قمنا بتشغيلها
‫في الماضي أو على الأقل في حالتنا ، لأننا نتعامل مع الكثير من البيانات هذه المرة.
‫لدينا أكثر من 10000 صورة ، ما يقرب من غيغابايت من البيانات.
‫لذلك ، في حين أن SVS السابق لم يكن سوى بضع ميغا بايت أو كيلو بايت أقل من ذلك.
‫لذلك قمنا باستيراد TensorFlow نقطتين X نحتاج الآن إلى معرفة كيفية استيراد محور TensorFlow ، حسنًا.
‫وتأكد من أننا نستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU).
‫والآن إذا عدنا ، فإن سبب احتياجنا لمركز TensorFlow هو أن هذا هو المكان الذي
‫سنختار منه نموذجنا.
‫والسبب في احتياجنا إلى TensorFlow هو ، بالطبع ، بناء خط الأنابيب هذا بالكامل وتحويل بياناتنا
‫إلى أزمنة.
‫لذلك ما زلنا نجهز مساحة العمل لدينا.
‫دعنا نستورد محور TensorFlow.
‫لذلك سنضع هنا ، سأكتب تعليقًا صغيرًا ، واستورد الأدوات اللازمة.
‫يمكننا استيراد المزيد مما سنستخدمه ، لكننا قد نقوم باستيرادها كلما تقدمنا.
‫لكني أريد فقط أن أجعل هذين الشخصين معروفين في الأعلى لأنهما هما العنصران الرئيسيان في هذا المشروع
‫بأكمله.
‫لذا قم باستيراد مركز TensorFlow ، فهو مثبت بالفعل في CoLab ، وهو أمر رائع.
‫سبب آخر رائع لاستخدام CoLab كمحور.
‫هذه هي الطريقة التقليدية لمحور TensorFlow لاستيرادها.
‫ثم يمكننا أيضًا أن نذهب للطباعة.
‫TF.
‫إصدار المحور.
‫نفس Y.
‫المركز رئيسي.
‫تسطير.
‫إصدار.
‫تسطير سفلي ، تسطير أسفل السطر.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنكتب سطرًا صغيرًا هنا الآن بعد أن قمنا باستيراد TensorFlow ، والذي سيساعدنا في
‫التحقق مما إذا كانت هناك وحدة معالجة رسومات متاحة.
‫لأن TensorFlow ، ما يفعله هو أنه يسمح لنا بكتابة كود Python ، والذي يتم تنفيذه على GPU.
‫لذا فإن TensorFlow أسفل كل كود TensorFlow الذي نكتبه يستدعي مكتبة أخرى والتي تسمح بتشغيل الكود الخاص
‫بنا على وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، يقوم بدوره بإجراء حسابات رقمية سريعة حقًا.
‫لذلك دعنا نذهب هنا.
‫تحقق من توفر GPU.
‫والآن هناك سبب آخر لاستخدام CoLab وهو أن Google تفضل بتوفير وصول GPU مجاني إلينا.
‫لذا ، إذا كنت سأحاول تشغيل هذا المشروع على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بي ، فمن المحتمل
‫أن ينفد قبل أن يتمكن حتى من اكتشافه.
‫يمكن أن تستمر لأيام متتالية.
‫ولكن ما سنراه عندما نصل إليه في النهاية ، لأننا سنستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، فهي تعمل بشكل
‫أسرع كثيرًا.
‫وحتى ذلك الحين سيستغرق الأمر نصف ساعة أو نحو ذلك.
‫نحن نتقدم على أنفسنا.
‫ثم ستأتي.
‫دعنا نتحقق فقط من توفر وحدة معالجة الرسومات.
‫لذا سأريكم القليل من التعليمات البرمجية التي يمكنكم استخدامها.
‫يعتمد على TensorFlow لمعرفة ما إذا كانت وحدة معالجة الرسومات متاحة.
‫الآن سأكتب رسالة نجاح صغيرة لأنني أحب أن أرى أن لدينا إمكانية الوصول إلى وحدة معالجة الرسومات.
‫ويجب أن تكون صادقًا ، لأن هذا هو سبب ثورة التعلم العميق هو الوصول إلى وحدات معالجة
‫الرسومات.
‫والآن ما الذي تفعله هذه الوظيفة الصغيرة هنا؟
‫حسنًا ، أريدك أن تحاول وتتخيل ماذا تفعل؟
‫نحن نصل إلى TensorFlow.
‫TensorFlow هو تكوين وسيسرد الأجهزة المادية.
‫وهذا يعني حرفيًا ما قد تعتقده.
‫هذا يعني ما تقوم به الأجهزة المادية التي تعمل على تشغيل محرك حوسبة جوجل ثلاثة بيثون بحيث يمكننا القول أن ذاكرة الوصول
‫العشوائي هي غيغابايت 1. 11 وحصلنا على القرص.
‫ماذا يوجد هناك أيضآ؟
‫نحن مهتمون جدًا بوحدة المعالجة المركزية ، لذلك سنقوم بتجاوزها.
‫سلسلة GPU.
‫هؤلاء هم الأشخاص الذين كتبوا TensorFlow وقد واجهوا هذه المشكلة من قبل وقد ذهبوا لنجعل
‫هذا الأمر أسهل للتحقق مما إذا كان لدينا وحدة معالجة رسومات غير متوفرة.
‫وجه غير سعيد.
‫لذلك نقوم بتشغيل هذا.
‫دعونا نرى ما سيحدث.
‫أوه ، حسنًا ، لدينا TensorFlow Hub.
‫هذا جميل.
‫لدينا وحدة المعالجة المركزية غير متوفرة.
‫وقد تسأل ، ما هو مركز TensorFlow؟
‫حسنًا ، هذا هو المكان الذي أشجعك فيه على إجراء البحوث الخاصة بك.
‫ما الذي سأخوضه في لحظة.
‫لكن تذهب.
‫ما هو TensorFlow Hub؟
‫ابحث عن ذلك.
‫احصل على قراءة سريعة إذا كنت تريد التحقق من ذلك.
‫لكن لا تقلق بشأن ذلك الآن.
‫ما نركز عليه هو توفير وحدة معالجة الرسومات (GPU).
‫همم.
‫حسنا.
‫كيف نفعل ذلك؟
‫حسنًا ، دعنا نفهم ذلك.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى وقت التشغيل.
‫يمكننا الذهاب لتغيير وقت التشغيل.
‫الآن مرة أخرى ، هذا هو وقت التشغيل هنا.
‫لذلك هناك الكثير من الأشياء التي تبدو معقدة بعض الشيء.
‫لذا اتصل بوقت تشغيل مضيفنا المستضاف.
‫حسنا دعنا نذهب.
‫تغيير وقت التشغيل.
‫نوع وقت التشغيل.
‫هذه هي الطريقة التي نصل بها إلى وحدة معالجة الرسومات.
‫لدينا وقت تشغيل من نوع Python ثلاثة.
‫أنا أسجل هذا في ما بعد 2020 ، لذا لم يعد Python 2 مدعومًا.
‫لذلك دائما بايثون الثلاثة.
‫هذا يعني أن Python 2 لن تحصل على أي تحديثات أخرى.
‫من المحتمل أن يستمر تشغيله لبعض الوقت.
‫الأجهزة ، المسرع.
‫لننقر فوق هذا.
‫ماذا يعني هذا؟
‫دعنا نكبر.
‫ما نوع وحدات معالجة الرسومات المتوفرة في CoLab.
‫جميلة.
‫لذلك هذا ضروري لـ CoLab.
‫غالبًا ما تشتمل وحدات معالجة الرسومات المتوفرة في CoLab على بطاقات NVIDIA و HT fours و p fours و P 100.
‫مرة أخرى ، إذا كنت مهتمًا بمعرفة ما هي هذه ، google nvidia 80 ، nvidia T4 ، Nvidia P4 ، Nvidia P 100.
‫باختصار ، هذه أنواع مختلفة من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA.
‫Nvidia هو صانع GPU مثل Intel هو صانع وحدة المعالجة المركزية ، وهذه مجرد نماذج مختلفة من الرقائق.
‫لذا دعنا ندخل هنا.
‫سنختار وحدة المعالجة المركزية.
‫يمكنك أيضًا اختيار وحدة المعالجة المركزية ، لكننا نركز على وحدة معالجة الرسومات في الوقت الحالي.
‫يتطلب TPU مزيدًا من الإعداد مع الكود ، ولكن قد يكون ذلك مرة أخرى ، وهو شيء يمكنك البحث
‫عنه بنفسك.
‫كيفية استخدام TPU في colab.
‫هذا قليل من حفرة الأرانب التي يمكنك النزول إليها.
‫لكن دعنا نذهب GPU.
‫انقر فوق حفظ.
‫مرة أخرى للقيام بذلك وقت التشغيل ، قم بتغيير وقت التشغيل ، اكتب GPU وسترى ، لقد قمنا بإعادة تثبيت Google Drive
‫وهذا يتغير.
‫انظر إلى ذلك.
‫أوه نعم.
‫متصل بـ Python 3 ، وحدة المعالجة المركزية الخلفية لمحرك Google Compute.
‫رائع.
‫لذا.
‫ما يتعين علينا القيام به الآن هو أننا قمنا للتو بإعادة تشغيل وقت التشغيل الخاص بنا ، فسنضطر إلى ذلك إذا كان لديك
‫بالفعل وصول إلى TensorFlow 2. 0 ، مثل ما إذا كان ناتج هذه الخلية هو TensorFlow 2. 0 ، يمكنك فقط إعادة تشغيل هذه
‫الخلية.
‫لكن لأنني لا أملك TensorFlow 2. 0 افتراضيًا ، سأضطر إلى إعادة تشغيل هذه الخلية هنا.
‫لذلك قمنا بتشغيل TensorFlow هذا بنقطتين x المحددتين الآن.
‫تتقاطع الأصابع إذا توفرت لدينا وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، مما يعني سرعة فائقة في الحوسبة الرقمية.
‫يجب أن تتغير رسالة الإخراج الصغيرة هذه لأن هذا الجزء الصغير من الكود سيتحقق لمعرفة ما إذا
‫كانت وحدة معالجة الرسومات متاحة ، والتي تبدو كما هي.
‫لندير هذا.
‫نعم بالتأكيد.
‫وو هوو!
‫إذن لدينا الآن وحدة معالجة رسومات متاحة ، ولدينا TensorFlow متوفر ولدينا محور TensorFlow.
‫دعنا نلقي نظرة على خطتنا الرئيسية حيث نحن بصدد القيام به.
‫لقد فعلنا هذا.
‫هذا ما فعلناه ، باستثناء أننا قمنا ببنائه بالكامل في CoLab.
‫لذلك نحن الآن على استعداد للذهاب بالفعل إلى سير العمل لدينا.
‫كان يجب أن أضع الخطوة صفر هنا وهي تجهيز مساحة العمل لدينا.
‫لكن هذا مثير حقًا.
‫يمكننا الآن تجهيز بياناتنا عن طريق تحويلها إلى أزمنة.
‫لذا عد إلى دفتر ملاحظاتنا ، تأكد من أنك إذا قمت بتشغيل هذه الخلية لديك إمكانية الوصول إلى وحدة المعالجة
‫المركزية لأن الكود الذي نقوم بتشغيله لاحقًا سيستخدم وحدة معالجة الرسومات وتأكد من أن إصدار TensorFlow الخاص بك أعلى من نقطتين
‫x وإصدار المحور الخاص بك.
‫لا يهم حقًا ، لكن إذا كان 0. 7 أو أعلى ، هذا شيء جيد.
‫لذلك سأراك في الفيديو التالي.
‫لنبدأ في معرفة كيفية تجهيز بياناتنا.