‫Stupendo.
‫Quindi ora se stampi questa piccola riga qui, dovrebbe stampare qualcosa come questa T. F. versione, sto usando due virgola
‫uno virgola zero.
‫Ma se il tuo è di due punti qualcosa sopra, dovrebbe andare bene a meno che decine di amore non abbiano rotto tutto il codice su cui stiamo
‫lavorando qui, il che è improbabile.
‫Ma avrei dovuto restare qui a preparare i nostri spazi di lavoro.
‫Avrei dovuto sopportare o effettivamente lo farò.
‫Dobbiamo importare decine di due punti X bassi.
‫L'abbiamo fatto.
‫Possiamo mettere un piccolo segno di spunta accanto a quello.
‫Mi chiedo se possiamo.
‫Metterò un'emoji accanto a quello.
‫Ci siamo, tecnologia verde, meravigliosa.
‫Dobbiamo importare le tende a scorrere, Huub, e dobbiamo anche assicurarci di utilizzare una GPU.
‫Ricorda, nella lezione introduttiva, abbiamo detto che avremo bisogno di una GPU perché quando lavoriamo
‫con dati non strutturati, spesso i modelli sono molto più vasti.
‫E l'esecuzione di una rete neurale, un tipo speciale di modello di apprendimento automatico richiede molta più potenza di calcolo
‫rispetto a un modello di apprendimento automatico tradizionale, come qualcosa come una foresta casuale che abbiamo
‫eseguito in passato o almeno nel nostro caso, perché noi abbiamo a che fare con molti più dati questa volta.
‫Abbiamo più di diecimila immagini, quasi un gigabyte di dati.
‫Quindi, mentre i nostri sondaggi precedenti erano solo un paio di megabyte o kilobyte, anche meno.
‫Quindi abbiamo importato tonnellate di due punti X bassi.
‫Ora dobbiamo capire come importare tonnellate di low, OK, e assicurarci di utilizzare una GPU.
‫E ora, se torniamo indietro, il motivo per cui abbiamo bisogno di decine di mozzi bassi è perché è qui che
‫sceglieremo il nostro modello.
‫E il motivo per cui abbiamo bisogno di tendere a flusso è, ovviamente, per costruire l'intera pipeline e per ottenere i
‫nostri dati in Tensas.
‫Quindi stiamo ancora preparando i nostri spazi di lavoro.
‫Importiamo tendono a flusso hub.
‫Quindi siamo messi qui.
‫Va bene.
‫Un piccolo commento.
‫Importa gli strumenti necessari.
‫Potremmo importarne altri che useremo, ma potremmo importarli man mano che procediamo, ma voglio solo far
‫conoscere questi due in alto, perché questi sono i principali.
‫L'intero progetto, così importante da avere, è già installato in CoLab, il che è bellissimo.
‫Un altro ottimo motivo per usarlo come hub.
‫Questo è un modo tradizionale di importarlo tramite hub del flusso di transito.
‫Quindi possiamo anche andare a stampare.
‫T. F..
‫Versione hub allo stesso modo.
‫Non ho solo la versione per la scuola e la versione per la scuola.
‫Meraviglioso, e poi scriveremo una piccola riga qui ora che abbiamo importato tende a scorrere, il
‫che ci aiuterà a verificare se è disponibile una GPU, perché per scorrere, ciò che fa è che ci permette di
‫scrivere codice Python .
‫Che viene eseguito su un GPS tende a scorrere sotto tutte le tende per far scorrere il codice che scriviamo,
‫chiama un'altra libreria che consente al nostro codice di essere eseguito su una GPU a sua volta per eseguire calcoli numerici molto veloci.
‫Quindi andiamo qui, controlla la disponibilità della GPU.
‫E ora un altro motivo per cui stiamo usando CoLab è perché Google ci fornisce gentilmente l'accesso GPU gratuito.
‫Quindi il mio laptop, se dovessi provare a eseguire questo progetto sul mio laptop, probabilmente si brucerebbe
‫prima ancora che possa capirlo.
‫Potrebbe funzionare per giorni e giorni.
‫Ma quello che vedremo quando ci arriveremo alla fine, perché useremo una GPU, funziona molto più
‫velocemente.
‫E anche allora, ci vorrà mezz'ora o giù di lì, stiamo superando noi stessi.
‫Dai, controlliamo solo se il GPS è disponibile.
‫Quindi ti mostrerò un po' di codice che puoi usare.
‫Tende a volare in base alla disponibilità di una GPU.
‫Ora lancerò un piccolo messaggio di successo perché mi piace vedere che abbiamo accesso a una GPU.
‫E dovresti anche essere onesto, perché questo è ciò che ha causato la rivoluzione del deep
‫learning, è l'accesso al GPS.
‫E ora cosa ci fa qui questa piccola funzione?
‫Bene, voglio che provi a immaginare cosa sta facendo dove accede a decine di.
‫Intensifica la configurazione e elencherà i dispositivi fisici, e questo significa letteralmente quello che potresti
‫pensare significhi quali dispositivi fisici stanno alimentando questo motore di calcolo di Google Python tre BACQUET Quindi possiamo
‫dire gigabyte di ram uno punto uno e abbiamo il disco.
‫Cos'altro c'è?
‫Siamo più preoccupati per la GPU, quindi passeremo solo la stringa GPU.
‫Queste sono persone che hanno scritto di flow, hanno avuto questo problema prima e se ne sono andate.
‫Semplifichiamo la verifica se abbiamo un lavoro oppure non è disponibile.
‫Vizio infelice.
‫Quindi noi su questo vediamo cosa succede.
‫Oh, beh, abbiamo un hub di flusso che è bellissimo.
‫Abbiamo GPU non disponibile.
‫E potresti chiederti cosa è sensato?
‫Bene, è qui che ti incoraggerei a fare le tue ricerche.
‫Cosa sto per passare attraverso di esso in un momento.
‫Ma vai cos'è una decina di posti di lavoro bassi?
‫Cercalo, fai un rapido raid se vuoi dare un'occhiata.
‫Ma per ora non preoccuparti.
‫Quello su cui ci concentriamo è rendere disponibile una GPU.
‫Hmm.
‫Va bene.
‫Come lo facciamo?
‫Bene, scopriamolo.
‫Quindi, se andiamo a runtime.
‫Possiamo andare a cambiare il tempo di esecuzione.
‫Ora di nuovo, questo è il nostro tempo di esecuzione qui.
‫Queste sono molte cose che sembrano un po' complicate, quindi connettiti a un runtime ospitato.
‫OK, andiamo a cambiare runtime runtime.
‫Ecco come otteniamo l'accesso a un GPS.
‫Abbiamo il tipo di runtime Python tre, lo sto registrando nel post 20 20.
‫Quindi Python due non è più supportato.
‫Quindi sempre Python tre.
‫Ciò significa che Python due non riceverà più aggiornamenti.
‫Probabilmente continuerà a funzionare durante l'accelerazione hardware.
‫Facciamo clic su questo.
‫Cosa significa questo?
‫Ingrandiamo.
‫Che tipo di GPS sono disponibili in CoLab, bello, quindi questo è necessario per CoLab, i GPS disponibili in
‫CoLab includono spesso Navidea, ADT, quattro a quattro e P un centinaio.
‫Ancora una volta, se sei curioso di sapere cosa sono, Google Nvidia, KEYT, Nvidia for Inhibitive su un video fino a
‫cento.
‫Per farla breve, si tratta di diversi tipi di CPU Nvidia.
‫Nvidia è un produttore di GPU, come Intel è un produttore di CPU e questi sono solo diversi modelli di chip.
‫Quindi entriamo qui.
‫Sceglieremo una GPU, puoi anche scegliere TPO, ma per ora ci concentriamo sulla GPU.
‫Tipu richiede un po' più di configurazione con il codice, ma potrebbe essere, ancora una volta,
‫qualcosa che potresti cercare tu stesso come utilizzare un TPA in CoLab.
‫È un po' la tana del coniglio che puoi buttare giù.
‫Ma andiamo su GPU, fai clic su Salva.
‫Ancora una volta, per farlo, cambia il runtime, il tipo di runtime GPU e vedrai, oh, abbiamo rimontato Google Drive
‫e questo sta cambiando.
‫Guarda quello.
‫Oh, sì, collegato a Python tre, GPU di backend del motore di calcolo di Google, meraviglioso, quindi.
‫Quello che dobbiamo fare ora è perché abbiamo appena riavviato il nostro tempo di esecuzione, dovremo farlo se hai già accesso
‫a un flusso per puntare, mi piace se l'output di questa cella è trenta su cui puntare , puoi semplicemente
‫rieseguire questa cella.
‫Ma poiché non ho tempo per volare, per indicare di default, dovrò rieseguire questa cella qui.
‫Quindi esegui questo test, vola al punto X selezionato.
‫Ora, incrociamo le dita, se abbiamo una GPU disponibile, il che significa calcolo numerico super veloce.
‫Questo piccolo messaggio di output dovrebbe cambiare perché questo piccolo pezzo di codice controllerà
‫se è disponibile una GPU, come sembra.
‫Eseguiamo questo.
‫Oh si.
‫Oh, quindi ora abbiamo una GPU disponibile, abbiamo decine di flussi disponibili e abbiamo decine di hub bassi.
‫Andiamo a dare un'occhiata al nostro keynote dove siamo.
‫L'abbiamo fatto.
‫Questo è ciò che abbiamo fatto, tranne per il fatto che abbiamo creato tutto in CoLab.
‫Quindi ora siamo pronti per passare effettivamente al nostro flusso di lavoro.
‫Avrei dovuto inserire il passaggio zero qui.
‫Il nostro spazio di lavoro è pronto?
‫Ma questo è davvero emozionante.
‫Ora possiamo preparare i nostri dati trasformandoli in Tensas.
‫Quindi torna al nostro taccuino.
‫Assicurati che se esegui questa cella, hai accesso a una GPU perché il codice che eseguiremo in seguito
‫utilizzerà la GPU e si assicurerà che la versione del flusso del tensore sia superiore a due punti X e avrai una versione.
‫Non ha molta importanza, ma se è zero virgola sette o più, è una buona cosa.
‫Allora ci vediamo nel prossimo video.
‫Iniziamo a capire come preparare i nostri dati.