‫Impressionnant.
‫Alors maintenant, si vous imprimez cette petite ligne ici, elle devrait imprimer quelque chose comme ce T. F. version, j'utilise deux virgule
‫un virgule zéro.
‫Mais si le vôtre est quelque chose au-dessus de deux points, cela devrait être bien à moins que des dizaines d'amour n'aient brisé tout le code sur lequel nous
‫travaillons ici, ce qui est peu probable.
‫Mais j'aurais dû m'installer ici pour préparer nos espaces de travail.
‫J'aurais dû le mettre en place ou j'allais le faire.
‫Nous devons importer des dizaines de X bas à deux points.
‫Nous l'avons fait.
‫Nous pouvons mettre une petite coche à côté de cela.
‫Je me demande si nous pouvons.
‫Je vais mettre un emoji à côté.
‫Et voilà, la technologie verte, c'est merveilleux.
‫Nous devons importer des tendances, Huub, et nous devons également nous assurer que nous utilisons un GPU.
‫Rappelez-vous, dans la conférence d'introduction, nous avons dit que nous allions avoir besoin d'un GPU car lorsque nous
‫travaillons avec des données non structurées, les modèles sont souvent beaucoup plus vastes.
‫Et l'exécution d'un réseau de neurones, un type spécial de modèle d'apprentissage automatique nécessite beaucoup plus de puissance de calcul
‫qu'un modèle d'apprentissage automatique traditionnel, comme quelque chose comme une forêt aléatoire que nous avons exécutée
‫dans le passé ou du moins dans notre cas, car nous nous traitons avec beaucoup plus de données cette fois.
‫Nous avons plus de dix mille images, près d'un gigaoctet de données.
‫Ainsi, alors que nos sondages précédents n'étaient que de quelques mégaoctets ou kilo-octets, encore moins que cela.
‫Nous avons donc importé des tonnes de X bas à deux points.
‫Maintenant, nous devons comprendre comment importer des tonnes de low, OK, et nous assurer que nous utilisons un GPU.
‫Et maintenant, si nous revenons, la raison pour laquelle nous avons besoin de dizaines de moyeux bas, c'est parce que c'est là que
‫nous allons choisir notre modèle.
‫Et la raison pour laquelle nous avons besoin d'avoir tendance à circuler est, bien sûr, de construire tout ce pipeline et
‫d'envoyer nos données dans Tensas.
‫Nous préparons donc encore nos espaces de travail.
‫Importons tendance à flux hub.
‫Nous sommes donc mis ici.
‫Très bien.
‫Un petit commentaire.
‫Importez les outils nécessaires.
‫Nous pourrions en importer quelques-uns de plus que nous utiliserons, mais nous pourrions les importer au fur et à mesure, mais je veux
‫juste faire connaître ces deux tout en haut, car ce sont les principaux.
‫Tout ce projet, si important à avoir, est déjà installé dans CoLab, ce qui est magnifique.
‫Une autre bonne raison de l'utiliser comme hub.
‫C'est une façon traditionnelle de l'importer dans les centres de transit.
‫Ensuite, nous pouvons également aller imprimer.
‫T. F..
‫Version du hub de la même manière.
‫Je n'ai pas je vais juste à l'école version et ça va à l'école.
‫Merveilleux, et puis nous allons écrire une petite ligne ici maintenant que nous avons importé tend à couler,
‫ce qui nous aidera à vérifier s'il y a un GPU disponible, car pour couler, ce qu'il fait c'est qu'il nous permet d'écrire
‫du code Python .
‫Ce qui est exécuté sur un GPS a tendance à couler sous toutes les tentes pour faire circuler le code que nous
‫écrivons, appelle une autre bibliothèque qui permet à notre code d'être exécuté sur un GPU à son tour pour faire un calcul numérique très rapide.
‫Alors allons-y, vérifiez la disponibilité du GPU.
‫Et maintenant, une autre raison pour laquelle nous utilisons CoLab est que Google nous a gracieusement fourni un accès gratuit au GPU.
‫Donc, mon ordinateur portable, si j'essayais d'exécuter ce projet sur mon ordinateur portable, il s'épuiserait probablement avant
‫même de pouvoir le comprendre.
‫Il pourrait fonctionner pendant des jours.
‫Mais ce que nous verrons au fur et à mesure que nous y arriverons, parce que nous allons utiliser un GPU, il fonctionne beaucoup
‫plus rapidement.
‫Et même là, ça va prendre une demi-heure environ, on prend de l'avance.
‫Allez, vérifions simplement si le GPS est disponible.
‫Je vais donc vous montrer un peu de code que vous pouvez utiliser.
‫Il a tendance à voler pour voir si un GPU est disponible.
‫Maintenant, je vais sortir un petit message de réussite car j'adore voir qu'on a accès à un GPU.
‫Et vous devriez aussi être honnête, car c'est ce qui a provoqué la révolution de l'apprentissage en
‫profondeur, c'est l'accès au GPS.
‫Et maintenant, que fait cette petite fonction ici ?
‫Eh bien, je veux que vous essayiez d'imaginer ce qu'il fait où accéder à des dizaines de.
‫Intensifie la configuration, et il va répertorier les périphériques physiques, et cela signifie littéralement ce que
‫vous pourriez penser que cela signifie quels périphériques physiques alimentent ce moteur Python trois Google Compute BACQUET Nous pouvons donc
‫dire des gigaoctets de ram un point un et nous avons un disque.
‫Qu'est-ce que c'est d'autre ?
‫Nous sommes plus concernés par le GPU, nous allons donc simplement passer la chaîne GPU.
‫Ce sont des gens qui ont écrit sur le flux, qui ont déjà eu ce problème et qui sont partis.
‫Faisons simplement en sorte que cela soit facile de vérifier si nous avons un emploi ou si nous ne sommes pas disponibles.
‫Vice malheureux.
‫Voyons donc ce qui se passe.
‫Oh, eh bien, nous avons un centre de flux qui est magnifique.
‫Nous avons le GPU non disponible.
‫Et vous demandez peut-être ce qui est sensé ?
‫Eh bien, c'est là que je vous encourage à faire vos propres recherches.
‫Qu'est-ce que je vais y passer dans un instant.
‫Mais vous allez ce qui est des dizaines de bas emploi?
‫Recherchez cela, faites un raid rapide si vous l'êtes si vous voulez le vérifier.
‫Mais ne vous inquiétez pas pour ça pour le moment.
‫Nous nous concentrons sur la disponibilité d'un GPU.
‫Hmm.
‫Très bien.
‫Comment fait-on cela?
‫Eh bien, découvrons-le.
‫Donc, si nous passons au runtime.
‫Nous pouvons aller changer le temps d'exécution.
‫Encore une fois, c'est notre temps d'exécution ici.
‫C'est beaucoup de choses qui semblent un peu compliquées, alors connectez-vous à un runtime hébergé.
‫OK, allons-y, changeons le temps d'exécution.
‫C'est ainsi que nous avons accès à un GPS.
‫Nous avons le type d'exécution Python trois, j'enregistre cela après 20 20.
‫Python 2 n'est donc plus pris en charge.
‫Donc toujours Python trois.
‫Cela signifie que Python 2 ne recevra plus de mises à jour.
‫Il continuera probablement à fonctionner pendant l'accélération matérielle.
‫Cliquons dessus.
‫Qu'est-ce que ça veut dire?
‫Zoomons.
‫Quels types de GPS sont disponibles dans CoLab, magnifique, donc cela est nécessaire pour CoLab, les GPS
‫disponibles dans CoLab incluent souvent Navidea, ADT, fours fours et P cent.
‫Encore une fois, si vous êtes curieux de savoir ce que c'est, Google Nvidia, KEYT, Nvidia pour Inhibitive sur une vidéo jusqu'à
‫cent.
‫Pour faire court, il s'agit de différents types de processeurs Nvidia.
‫Nvidia est un fabricant de GPU, tout comme Intel est un fabricant de processeurs et ce ne sont que des modèles de puces différents.
‫Alors entrons ici.
‫Nous allons choisir un GPU, vous pouvez également choisir TPO, mais nous nous concentrons sur le GPU pour le moment.
‫Tipu nécessite un peu plus de configuration avec le code, mais cela pourrait être, encore une fois,
‫quelque chose que vous pourriez rechercher vous-même comment utiliser un TPA dans CoLab.
‫C'est un peu un terrier de lapin que vous pouvez descendre.
‫Mais allons-y, cliquez sur GPU pour enregistrer.
‫Encore une fois, pour ce faire, modifiez l'exécution, le type d'exécution GPU et vous verrez, oh, nous avons remonté Google Drive et cela
‫est en train de changer.
‫Regarde ça.
‫Oh, oui, connecté à Python 3, au GPU backend du moteur Google Compute, merveilleux, donc.
‫Ce que nous devons faire maintenant, c'est parce que nous venons de redémarrer notre temps d'exécution, nous allons devoir le faire si vous avez
‫déjà accès à un flux à pointer, j'aime si la sortie de cette cellule est de trente à pointer , vous pouvez
‫simplement réexécuter cette cellule.
‫Mais parce que je n'ai pas le temps de voler, pour signaler par défaut, je vais devoir réexécuter cette cellule ici.
‫Alors lancez ce test, volez jusqu'au point X sélectionné.
‫Maintenant, croisons les doigts, si nous avons un GPU disponible, ce qui signifie un calcul numérique ultra rapide.
‫Ce petit message de sortie devrait changer car ce petit morceau de code va vérifier si
‫un GPU est disponible, ce à quoi il ressemble.
‫Exécutons ceci.
‫Oh oui.
‫Oh, alors maintenant nous avons un GPU disponible, nous avons des dizaines de flux disponibles et nous avons des dizaines de hub bas.
‫Allons jeter un œil à notre keynote où nous en sommes.
‫Nous l'avons fait.
‫C'est ce que nous avons fait, sauf que nous avons tout construit dans CoLab.
‫Alors maintenant, nous sommes prêts à passer à notre flux de travail.
‫J'aurais dû mettre l'étape zéro ici.
‫Notre espace de travail est-il prêt ?
‫Mais c'est vraiment excitant.
‫Nous pouvons maintenant préparer nos données en les transformant en Tensas.
‫Revenons donc à notre cahier.
‫Assurez-vous que si vous exécutez cette cellule, vous avez accès à un GPU car le code que nous exécuterons plus
‫tard utilisera le GPU et assurez-vous que votre version de flux de tenseur est supérieure à deux points X et vous aurez une version.
‫Cela n'a pas vraiment d'importance, mais si c'est zéro virgule sept ou plus, c'est une bonne chose.
‫Alors je vous retrouve dans la prochaine vidéo.
‫Commençons par déterminer comment préparer nos données.