‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang jika Anda mencetak garis kecil ini di sini, itu akan mencetak sesuatu seperti T ini. F. versi, saya menggunakan dua titik
‫satu titik nol.
‫Tetapi jika milik Anda adalah dua poin di atas, itu akan baik-baik saja kecuali puluhan cinta melanggar semua kode yang sedang kami kerjakan
‫di sini, yang tidak mungkin.
‫Tapi aku seharusnya sudah siap di sini untuk menyiapkan ruang kerja kita.
‫Saya seharusnya memasang atau benar-benar akan melakukannya.
‫Kita perlu mengimpor puluhan rendah dua titik X.
‫Kami telah melakukan itu.
‫Kita bisa memberi tanda centang kecil di samping itu.
‫Aku ingin tahu apakah kita bisa.
‫Saya akan meletakkan emoji di sebelahnya.
‫Ini dia, teknologi hijau, luar biasa.
‫Kami perlu mengimpor cenderung mengalir, Huub, dan kami juga perlu memastikan kami menggunakan GPU.
‫Ingat, dalam kuliah pendahuluan, kami mengatakan bahwa kami akan membutuhkan GPU karena ketika kami
‫bekerja dengan data yang tidak terstruktur, seringkali polanya jauh lebih luas.
‫Dan menjalankan jaringan saraf, jenis model pembelajaran mesin khusus membutuhkan lebih banyak daya komputasi daripada model
‫pembelajaran mesin tradisional, seperti sesuatu seperti hutan acak yang pernah kami jalankan di
‫masa lalu atau setidaknya dalam kasus kami, karena kami 'berurusan dengan lebih banyak data saat ini.
‫Kami memiliki lebih dari sepuluh ribu gambar, hampir satu gigabyte data.
‫Jadi padahal survei kami sebelumnya hanya beberapa megabyte atau kilobyte, bahkan kurang dari itu.
‫Jadi kami telah mengimpor berton-ton low two point X.
‫Sekarang kita perlu mencari tahu cara mengimpor banyak low, OK, dan pastikan kita menggunakan GPU.
‫Dan sekarang jika kita kembali, alasan mengapa kita membutuhkan puluhan hub rendah adalah karena dari sinilah kita
‫akan memilih model kita.
‫Dan alasan mengapa kita perlu cenderung mengalir, tentu saja, untuk membangun keseluruhan jalur ini dan memasukkan data
‫kita ke dalam Tensas.
‫Jadi kami masih menyiapkan ruang kerja kami.
‫Mari impor cenderung mengalir hub.
‫Jadi kita ditempatkan di sini.
‫Baiklah.
‫Sedikit komentar.
‫Impor alat yang diperlukan.
‫Kita bisa mengimpor beberapa lagi yang akan kita gunakan, tapi kita mungkin mengimpornya saat kita pergi, tapi saya hanya ingin
‫membuat keduanya dikenal tepat di atas, karena ini adalah yang utama.
‫Seluruh proyek ini, sangat penting untuk dimiliki, sudah terpasang di CoLab, yang sangat bagus.
‫Alasan bagus lainnya untuk menggunakannya sebagai hub.
‫Itu adalah cara pengimporan arus transit tradisional.
‫Kemudian kita juga bisa pergi mencetak.
‫T. F..
‫Versi hub sama.
‫Saya tidak saya hanya pergi ke versi sekolah dan itu akan sekolah.
‫Luar biasa, dan kemudian kita akan menulis sedikit baris di sini sekarang yang telah kita impor
‫cenderung mengalir, yang akan membantu kita memeriksa apakah ada GPU yang tersedia, karena mengalir, yang dilakukannya adalah memungkinkan kita untuk
‫menulis kode Python .
‫Yang dieksekusi pada GPS cenderung mengalir di bawah semua tenda untuk mengalirkan kode yang kita tulis,
‫memanggil perpustakaan lain yang memungkinkan kode kita dijalankan pada GPU pada gilirannya membuat perhitungan numerik yang sangat cepat.
‫Jadi mari kita ke sini, periksa ketersediaan GPU.
‫Dan sekarang alasan lain mengapa kami menggunakan CoLab adalah karena Google dengan baik hati memberikan akses GPU gratis kepada kami.
‫Jadi laptop saya, jika saya mencoba menjalankan proyek ini di laptop saya, mungkin itu akan habis
‫bahkan sebelum saya bisa mengetahuinya.
‫Itu bisa berjalan selama berhari-hari.
‫Tapi apa yang akan kita lihat saat kita akhirnya melakukannya, karena kita akan menggunakan GPU, itu berjalan jauh
‫lebih cepat.
‫Dan bahkan kemudian, itu akan memakan waktu setengah jam atau lebih, kita mendahului diri kita sendiri.
‫Yuk, cek saja apakah GPS-nya tersedia.
‫Jadi saya akan menunjukkan sedikit kode yang dapat Anda gunakan.
‫Itu cenderung terbang berdasarkan untuk melihat apakah GPU tersedia.
‫Sekarang, saya akan kehabisan pesan sukses kecil karena saya senang melihat bahwa kami memiliki akses ke GPU.
‫Dan Anda juga harus jujur, karena inilah yang menyebabkan revolusi pembelajaran mendalam,
‫adalah akses ke GPS.
‫Dan sekarang apa fungsi kecil ini lakukan di sini?
‫Nah, saya ingin Anda mencoba dan membayangkan apa yang dilakukannya di mana mengakses puluhan.
‫Mengintensifkan konfigurasi, dan itu akan membuat daftar perangkat fisik, dan itu secara harfiah berarti apa
‫yang mungkin Anda pikirkan artinya perangkat fisik apa yang memberi daya pada Python tiga mesin Google Compute BACQUET Jadi
‫kita dapat mengatakan ram gigabyte satu koma satu dan kami mendapat disk.
‫Apa lagi itu?
‫Kami paling peduli dengan GPU, jadi kami hanya akan meneruskan string GPU.
‫Ini adalah orang-orang yang telah menulis tentang aliran, memiliki masalah ini sebelumnya dan mereka telah pergi.
‫Mari kita buat ini mudah untuk memeriksa apakah kita punya pekerjaan atau tidak tersedia.
‫Wakil yang tidak bahagia.
‫Jadi kita ini mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Oh, well, kami memiliki hub aliran yang indah.
‫Kami mendapat GPU tidak tersedia.
‫Dan Anda mungkin bertanya apa yang masuk akal?
‫Nah, di sinilah saya akan mendorong Anda untuk melakukan penelitian Anda sendiri.
‫Apa yang akan saya lalui sebentar lagi.
‫Tapi Anda pergi apa puluhan pekerjaan rendah?
‫Cari itu, lakukan serangan cepat jika Anda ingin memeriksanya.
‫Tapi jangan khawatir tentang itu untuk saat ini.
‫Yang menjadi fokus kami adalah menyediakan GPU.
‫Hmm.
‫Baiklah.
‫Bagaimana kita melakukannya?
‫Nah, mari kita cari tahu.
‫Jadi jika kita pergi ke runtime.
‫Kita bisa pergi untuk mengubah waktu berjalan.
‫Waktu sekarang lagi, ini adalah waktu lari kita di sini.
‫Ini adalah banyak hal yang terlihat agak rumit, jadi sambungkan ke runtime yang dihosting.
‫OK, mari kita pergi runtime ubah waktu runtime.
‫Ini adalah bagaimana kita mendapatkan akses ke GPS.
‫Kami memiliki tipe runtime Python tiga, saya merekam ini di pos 20 20.
‫Jadi Python dua tidak lagi didukung.
‫Jadi selalu Python tiga.
‫Itu berarti Python dua tidak akan mendapatkan pembaruan lagi.
‫Ini mungkin masih akan berjalan saat perangkat keras dipercepat.
‫Ayo klik ini.
‫Apa artinya ini?
‫Mari kita perbesar.
‫Jenis GPS apa yang tersedia di CoLab, cantik, jadi ini perlu untuk CoLab, GPS yang tersedia di
‫CoLab sering kali menyertakan Navidea, ADT, fours fours, dan P seratus.
‫Sekali lagi, jika Anda penasaran apa ini, Google Nvidia, KEYT, Nvidia for Inhibitive di video naik
‫seratus.
‫Singkat cerita adalah bahwa ini adalah berbagai jenis CPU Nvidia.
‫Nvidia adalah pembuat GPU, seperti Intel adalah pembuat CPU dan ini hanya model chip yang berbeda.
‫Jadi mari kita masuk ke sini.
‫Kami akan memilih GPU, Anda juga dapat memilih TPO, tetapi kami fokus pada GPU untuk saat ini.
‫Tipu memerlukan sedikit lebih banyak pengaturan dengan kode, tapi itu bisa, sekali lagi, sesuatu
‫yang Anda bisa cari sendiri cara menggunakan TPA di CoLab.
‫Itu sedikit lubang kelinci yang bisa Anda turuni.
‫Tapi ayo pergi GPU klik simpan.
‫Sekali lagi, untuk melakukan itu, perubahan runtime, GPU jenis runtime dan Anda akan melihat, oh, kami telah memasang ulang Google
‫Drive dan ini berubah.
‫Lihat itu.
‫Oh, ya, terhubung ke Python tiga, GPU backend mesin Google Compute, luar biasa, jadi.
‫Apa yang harus kita lakukan sekarang adalah karena kita baru saja memulai kembali run time kita, kita harus melakukannya jika Anda sudah mendapatkan
‫akses ke flow to point, saya suka jika output dari sel ini adalah tiga puluh to point on , Anda dapat menjalankan
‫kembali sel ini.
‫Tetapi karena saya tidak punya waktu untuk terbang, untuk menunjukkan secara default, saya harus menjalankan ulang sel ini di sini.
‫Jadi jalankan tes ini, terbang ke titik X yang dipilih.
‫Sekarang, semoga saja, jika kita memiliki GPU yang tersedia, berarti komputasi numerik super cepat.
‫Pesan keluaran kecil ini akan berubah karena potongan kecil kode ini akan memeriksa untuk
‫melihat apakah GPU tersedia, seperti apa adanya.
‫Mari kita jalankan ini.
‫Oh ya.
‫Oh, jadi sekarang kami memiliki GPU yang tersedia, kami memiliki puluhan aliran yang tersedia dan kami memiliki puluhan hub rendah.
‫Mari kita lihat keynote kami di mana kami sampai.
‫Kami telah melakukan ini.
‫Inilah yang telah kami lakukan, kecuali kami telah membangun semuanya di CoLab.
‫Jadi sekarang kita siap untuk benar-benar pergi ke alur kerja kita.
‫Saya seharusnya meletakkan langkah nol di sini.
‫Apakah ruang kerja kita sudah siap?
‫Tapi ini benar-benar mengasyikkan.
‫Sekarang kita bisa menyiapkan data dengan mengubahnya menjadi Tensas.
‫Jadi kembalilah ke buku catatan kita.
‫Pastikan jika Anda menjalankan sel ini, Anda memiliki akses ke GPU karena kode yang kita jalankan
‫nanti akan menggunakan GPU dan pastikan versi aliran tensor Anda lebih tinggi dari dua titik X dan Anda akan memiliki versi.
‫Tidak terlalu penting, tetapi jika nol koma tujuh atau lebih, itu hal yang baik.
‫Jadi sampai jumpa di video selanjutnya.
‫Mari kita mulai mencari tahu bagaimana menyiapkan data kita.