‫Genial.
‫Wenn Sie nun diese kleine Zeile hier ausdrucken, sollte sie so etwas wie dieses T ausdrucken. F. Version verwende ich zwei Komma
‫eins Komma null.
‫Aber wenn deins zwei Punkte höher ist, sollte das in Ordnung sein, es sei denn, Dutzende von Liebe haben den gesamten Code gebrochen, an dem
‫wir hier arbeiten, was unwahrscheinlich ist.
‫Aber ich hätte hier reinkommen sollen, um unsere Arbeitsbereiche vorzubereiten.
‫Ich hätte es aufgeben sollen oder es tatsächlich tun.
‫Wir müssen Dutzende von niedrigen zwei Punkt X importieren.
‫Das haben wir getan.
‫Daneben können wir ein kleines Häkchen setzen.
‫Ich frage mich, ob wir das können.
‫Ich werde ein Emoji daneben setzen.
‫Los geht's, grüne Technologie, wunderbar.
‫Wir müssen den Import tendenziell fließen lassen, Huub, und wir müssen auch sicherstellen, dass wir eine GPU verwenden.
‫Denken Sie daran, dass wir in der Einführungsvorlesung gesagt haben, dass wir eine GPU brauchen werden, denn
‫wenn wir mit unstrukturierten Daten arbeiten, sind die Muster oft viel umfangreicher.
‫Und um ein neuronales Netzwerk zu betreiben, benötigt eine spezielle Art von Machine-Learning-Modell viel mehr Rechenleistung als ein
‫traditionelles Machine-Learning-Modell, wie etwa ein Random Forest, den wir in der Vergangenheit betrieben haben
‫oder zumindest in unserem Fall, weil wir Ich habe es diesmal mit viel mehr Daten zu tun.
‫Wir haben mehr als zehntausend Bilder, fast ein Gigabyte an Daten.
‫Während unsere vorherigen Umfragen also nur ein paar Megabyte oder Kilobyte waren, noch weniger.
‫Wir haben also Tonnen von niedrigen zwei Punkt X importiert.
‫Jetzt müssen wir herausfinden, wie man Tonnen von Low importiert, OK, und sicherstellen, dass wir eine GPU verwenden.
‫Und jetzt, wenn wir zurückkommen, brauchen wir Dutzende von niedrigen Naben, weil wir hier unser
‫Modell auswählen werden.
‫Und der Grund, warum wir tendenziell zum Flow neigen müssen, ist natürlich, diese ganze Pipeline aufzubauen und unsere Daten
‫in Tensas zu übertragen.
‫Wir bereiten also noch unsere Arbeitsbereiche vor.
‫Lassen Sie uns tendenziell zum Flow-Hub importieren.
‫Also sind wir hier.
‫Gut.
‫Ein kleiner Kommentar.
‫Importieren Sie die erforderlichen Werkzeuge.
‫Wir könnten ein paar weitere importieren, die wir verwenden werden, aber wir könnten sie nach und nach importieren, aber ich möchte
‫diese beiden nur ganz oben bekannt machen, weil dies die wichtigsten sind.
‫Dieses gesamte Projekt, das so wichtig ist, ist bereits in CoLab installiert, was schön ist.
‫Ein weiterer guter Grund, dies als Hub zu verwenden.
‫Dies ist ein traditioneller Transitfluss-Hub, um es zu importieren.
‫Dann können wir auch drucken.
‫T. F..
‫Hub-Version genauso.
‫Ich habe nicht ich gehe nur zur Schule Version und es geht zur Schule.
‫Wunderbar, und dann werden wir hier eine kleine Zeile schreiben, jetzt, da wir die Tendenz
‫zum Fließen importiert haben, was uns hilft zu überprüfen, ob eine GPU verfügbar ist, denn Fließen ermöglicht es uns,
‫Python-Code zu schreiben .
‫Was auf einem GPS ausgeführt wird, fließt tendenziell unter all den Zelten, um Code, den wir schreiben, zu fließen, ruft
‫eine andere Bibliothek auf, die es ermöglicht, dass unser Code auf einer GPU ausgeführt wird, um wiederum wirklich schnelle numerische Berechnungen durchzuführen.
‫Gehen wir also hier hin und prüfen Sie die GPU-Verfügbarkeit.
‫Und ein weiterer Grund, warum wir CoLab verwenden, ist, dass Google uns freundlicherweise einen kostenlosen GPU-Zugang zur Verfügung stellt.
‫Wenn ich also versuchen würde, dieses Projekt auf meinem Laptop auszuführen, würde mein Laptop wahrscheinlich ausbrennen, bevor
‫er es überhaupt herausfinden könnte.
‫Es könnte tagelang laufen.
‫Aber was wir sehen werden, wenn wir irgendwann dazu kommen, weil wir eine GPU verwenden werden, läuft sie
‫viel schneller.
‫Und selbst dann dauert es ungefähr eine halbe Stunde, wir sind uns selbst voraus.
‫Komm, lass uns einfach nachsehen, ob das GPS verfügbar ist.
‫Also zeige ich Ihnen ein wenig Code, den Sie verwenden können.
‫Es neigt dazu, zu fliegen, um zu sehen, ob eine GPU verfügbar ist.
‫Jetzt werde ich eine kleine Erfolgsmeldung ausgeben, weil ich es liebe zu sehen, dass wir Zugriff auf eine GPU haben.
‫Und das sollten Sie ehrlich gesagt auch, denn die Ursache der Deep-Learning-Revolution ist
‫der Zugang zu GPS.
‫Und was macht diese kleine Funktion nun hier?
‫Nun, ich möchte, dass Sie versuchen, sich vorzustellen, was es tut, wenn Sie auf Dutzende zugreifen.
‫Intensiviert die Konfiguration und listet die physischen Geräte
‫auf, und das bedeutet wörtlich, was Sie vielleicht denken, welche
‫physischen Geräte diese Python-Drei-Google-Computing-Engine BACQUET antreiben.
‫Was ist es noch?
‫Am meisten beschäftigt uns die GPU, also übergeben wir einfach den GPU-String.
‫Das sind Leute, die über Flow geschrieben haben, die dieses Problem schon einmal hatten und sie sind weg.
‫Lassen Sie uns dies einfach machen, um zu überprüfen, ob wir einen Job haben oder sonst nicht verfügbar sind.
‫Unglückliches Laster.
‫Also schauen wir mal, was passiert.
‫Oh, gut, wir haben einen schönen Flow-Hub.
‫Wir haben GPU nicht verfügbar.
‫Und Sie fragen sich vielleicht, was sinnvoll ist?
‫Nun, hier möchte ich Sie ermutigen, Ihre eigenen Nachforschungen anzustellen.
‫Was werde ich gleich durchmachen.
‫Aber du gehst, was ist ein Dutzend niedriger Job?
‫Suchen Sie das nach, machen Sie einen schnellen Überfall, wenn Sie es ausprobieren möchten.
‫Aber mach dir jetzt keine Sorgen darüber.
‫Wir konzentrieren uns darauf, eine GPU zur Verfügung zu stellen.
‫Hmm.
‫Gut.
‫Wie machen wir das?
‫Nun, lass es uns herausfinden.
‫Also, wenn wir zur Laufzeit gehen.
‫Wir können die Laufzeit ändern.
‫Es ist wieder Zeit, das ist unsere Laufzeit hier.
‫Dies sind viele Dinge, die etwas kompliziert aussehen. Stellen Sie also eine Verbindung zu einer gehosteten Laufzeit her.
‫OK, lass uns die Laufzeit ändern.
‫So erhalten wir Zugang zu einem GPS.
‫Wir haben den Laufzeittyp Python drei, ich schreibe dies in Post 20 20 auf.
‫Python 2 wird also nicht mehr unterstützt.
‫Also immer Python drei.
‫Das bedeutet, dass Python 2 einfach keine Updates mehr bekommt.
‫Es wird wahrscheinlich noch durchlaufen, während die Hardware beschleunigt wird.
‫Klicken wir darauf.
‫Was bedeutet das?
‫Zoomen wir rein.
‫Welche Art von GPS sind in CoLab verfügbar, schön, so dass dies für CoLab notwendig ist. Die in
‫CoLab verfügbaren GPS umfassen oft Navidea, ADT, Fours Fours und P einhundert.
‫Auch hier, wenn Sie neugierig sind, was das ist, Google Nvidia, KEYT, Nvidia for Inhibitive auf einem Video bis
‫100.
‫Lange Rede kurzer Sinn ist, dass dies verschiedene Arten von Nvidia-CPUs sind.
‫Nvidia ist ein GPU-Hersteller, wie Intel ein CPU-Hersteller ist, und dies sind nur verschiedene Chipmodelle.
‫Also lass uns hier reingehen.
‫Wir werden eine GPU auswählen, Sie können auch TPO auswählen, aber wir konzentrieren uns vorerst auf die GPU.
‫Tipu erfordert etwas mehr Einrichtung mit dem Code, aber das könnte wiederum etwas sein, das
‫Sie selbst nachschlagen können, wie Sie ein TPA in CoLab verwenden.
‫Das ist ein bisschen wie ein Kaninchenbau, den man runterkriegen kann.
‫Aber los geht's mit GPU-Klick-Speichern.
‫Um dies zu tun, ändern Sie die Laufzeit, geben den Laufzeittyp GPU ein und Sie werden sehen, oh, wir haben Google Drive neu
‫gemountet und das ändert sich.
‫Sieh dir das an.
‫Oh ja, verbunden mit Python 3, Backend-GPU der Google Compute-Engine, wunderbar, so.
‫Was wir jetzt tun müssen, ist, weil wir gerade unsere Laufzeit neu gestartet haben, wir müssen, wenn Sie bereits Zugriff auf einen
‫Flow-to-Point haben, ich mag es, wenn die Ausgabe dieser Zelle dreißig ist, um darauf zu zeigen , können Sie diese Zelle
‫einfach erneut ausführen.
‫Aber weil ich keine Zeit zum Fliegen habe, um standardmäßig darauf hinzuweisen, muss ich diese Zelle hier erneut ausführen.
‫Führen Sie also diesen Test durch, fliegen Sie zum ausgewählten Punkt X.
‫Nun drücken wir die Daumen, wenn wir eine GPU zur Verfügung haben, also superschnelles numerisches Rechnen.
‫Diese kleine Ausgabenachricht sollte sich ändern, da dieses kleine Codestück überprüfen wird, ob eine
‫GPU verfügbar ist, die wie es aussieht.
‫Lassen Sie uns das ausführen.
‫Oh ja.
‫Oh, jetzt haben wir also eine GPU zur Verfügung, wir haben Dutzende von Flows und wir haben Dutzende von Low Hub.
‫Schauen wir uns unsere Keynote an, wo wir gerade stehen.
‫Wir haben dies getan.
‫Das haben wir getan, außer dass wir alles in CoLab aufgebaut haben.
‫Jetzt sind wir also bereit, zu unserem Arbeitsablauf überzugehen.
‫Ich hätte hier Schritt Null setzen sollen.
‫Ist unser Arbeitsplatz bereit?
‫Aber das ist wirklich spannend.
‫Wir können jetzt unsere Daten vorbereiten, indem wir sie in Tensas umwandeln.
‫Kommen Sie also zurück zu unserem Notizbuch.
‫Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf eine GPU haben, wenn Sie diese Zelle ausführen, da der Code, den
‫wir später ausführen, die GPU verwendet, und stellen Sie sicher, dass Ihre Tensor-Flow-Version höher als zwei Punkt X ist und Sie eine Version haben.
‫Es spielt keine Rolle, aber wenn es null Komma sieben oder darüber ist, ist das gut.
‫Also wir sehen uns im nächsten Video.
‫Beginnen wir damit, herauszufinden, wie wir unsere Daten vorbereiten können.