‫Impressionante.
‫Portanto, agora, se você imprimir esta pequena linha aqui, deve imprimir algo como este T. F. versão, estou usando dois vírgula
‫um vírgula zero.
‫Mas se o seu é dois pontos acima, tudo bem, a menos que dezenas de amor quebrem todo o código em que estamos trabalhando
‫aqui, o que é improvável.
‫Mas eu deveria ter colocado aqui preparando nossos espaços de trabalho.
‫Eu deveria ter colocado ou realmente vou fazê-lo.
‫Precisamos importar dezenas de dois pontos X baixos.
‫Nós fizemos isso.
‫Podemos colocar uma pequena marca de seleção ao lado disso.
‫Eu me pergunto se podemos.
‫Vou colocar um emoji ao lado disso.
‫Lá vamos nós, tecnologia verde, maravilhoso.
‫Precisamos importar tende a fluir, Huub, e também precisamos nos certificar de que estamos usando uma GPU.
‫Lembre-se, na aula introdutória, dissemos que vamos precisar de uma GPU porque, quando estamos trabalhando com
‫dados não estruturados, muitas vezes os padrões são muito mais vastos.
‫E executando uma rede neural, um tipo especial de modelo de aprendizado de máquina exige muito mais poder de computação
‫do que um modelo de aprendizado de máquina tradicional, como algo como uma floresta aleatória que
‫executamos no passado, ou pelo menos em nosso caso, porque nós estamos lidando com muito mais dados desta vez.
‫Temos mais de dez mil imagens, quase um gigabyte de dados.
‫Portanto, enquanto nossas pesquisas anteriores tinham apenas alguns megabytes ou kilobytes, ainda menos do que isso.
‫Portanto, importamos toneladas de dois pontos X baixos.
‫Agora precisamos descobrir como importar toneladas de baixo, OK, e ter certeza de que estamos usando uma GPU.
‫E agora, se voltarmos, a razão pela qual precisamos de dezenas de hubs baixos é porque é aqui que
‫vamos escolher nosso modelo.
‫E a razão pela qual precisamos tender a fluir é, claro, construir todo esse pipeline e colocar
‫nossos dados no Tensas.
‫Portanto, ainda estamos preparando nossos espaços de trabalho.
‫Vamos importar tendem a hub de fluxo.
‫Então, somos colocados aqui.
‫Tudo bem.
‫Um pequeno comentário.
‫Importe as ferramentas necessárias.
‫Poderíamos importar mais alguns que usaremos, mas podemos importá-los à medida que avançamos, mas quero apenas tornar
‫esses dois conhecidos no início, porque esses são os principais.
‫Todo esse projeto, tão importante ter, já está instalado no CoLab, o que é lindo.
‫Outra grande razão para usar isso como um hub.
‫Essa é uma forma tradicional de hub de fluxo de trânsito de importá-lo.
‫Então também podemos imprimir.
‫T. F ..
‫Versão do hub sameway.
‫Eu não estou apenas indo para a versão da escola e está indo para a escola.
‫Maravilhoso, e então vamos escrever uma pequena linha aqui agora que importamos tende a fluir,
‫o que nos ajudará a verificar se há uma GPU disponível, porque fluir, o que ela faz é nos permitir
‫escrever código Python .
‫Que é executado em um GPS tende a fluir por baixo de todas as tendas para fluir o código que
‫escrevemos, chama outra biblioteca que permite que nosso código seja executado em uma GPU, por sua vez, fazer cálculos numéricos realmente rápidos.
‫Então, vamos lá, verificar a disponibilidade da GPU.
‫E agora outro motivo pelo qual estamos usando o CoLab é porque o Google gentilmente nos fornece acesso GPU gratuito.
‫Portanto, meu laptop, se eu tentasse executar este projeto no meu laptop, provavelmente iria queimar
‫antes mesmo de descobrir.
‫Pode durar dias a fio.
‫Mas o que veremos quando finalmente chegarmos a ele, porque vamos usar uma GPU, ele roda muito
‫mais rápido.
‫E mesmo assim, vai demorar mais ou menos meia hora, estamos nos adiantando.
‫Vamos só verificar se o GPS está disponível.
‫Então, vou mostrar um pouco de código que você pode usar.
‫Ele tende a voar com base para ver se uma GPU está disponível.
‫Agora, vou transmitir uma pequena mensagem de sucesso porque adoro ver que temos acesso a uma GPU.
‫E você também deveria, para ser honesto, porque isso é o que causou a revolução do aprendizado profundo,
‫é o acesso ao GPS.
‫E agora o que esta pequena função está fazendo aqui?
‫Bem, eu quero que você tente e imagine o que está fazendo onde acessa dezenas de.
‫Intensifica a configuração, e vai listar os dispositivos físicos, e isso significa literalmente o que
‫você pode pensar que significa quais dispositivos físicos estão alimentando este Python três mecanismo de Google Compute BACQUET Portanto,
‫podemos dizer gigabytes de RAM um vírgula um um e temos disco.
‫O que mais é?
‫Estamos mais preocupados com a GPU, então vamos apenas passar a string da GPU.
‫São pessoas que escreveram sobre o fluxo, já tiveram esse problema antes e sumiram.
‫Vamos apenas tornar isso mais fácil para verificar se temos um trabalho ou não disponível.
‫Vício infeliz.
‫Então, vamos ver o que acontece.
‫Bem, temos um centro de fluxo que é lindo.
‫Temos GPU não disponível.
‫E você pode estar se perguntando o que é sensato?
‫Bem, é aqui que eu o encorajo a fazer sua própria pesquisa.
‫O que vou passar por isso em um momento.
‫Mas você vai o que é dezenas de trabalho baixo?
‫Pesquise, faça uma incursão rápida se quiser dar uma olhada.
‫Mas não se preocupe com isso por enquanto.
‫Nosso foco é disponibilizar uma GPU.
‫Hum.
‫Tudo bem.
‫Como fazemos isso?
‫Bem, vamos descobrir.
‫Então, se formos para o tempo de execução.
‫Podemos mudar o tempo de execução.
‫Hora agora de novo, este é o nosso tempo de execução aqui.
‫Muitas coisas parecem um pouco complicadas, portanto, conecte-se a um tempo de execução hospedado.
‫OK, vamos mudar o tempo de execução do tempo de execução.
‫É assim que temos acesso a um GPS.
‫Temos o tipo de runtime Python três, estou gravando isso na postagem 20-20.
‫Portanto, o Python dois não é mais compatível.
‫Então, sempre Python três.
‫Isso significa que o Python 2 não receberá mais atualizações.
‫Provavelmente ainda funcionará enquanto o hardware é acelerado.
‫Vamos clicar aqui.
‫O que isto significa?
‫Vamos aumentar o zoom.
‫Que tipo de GPS está disponível no CoLab, lindo, então isso é necessário para o CoLab, os GPS
‫disponíveis no CoLab costumam incluir Navidea, ADT, fours fours e P centenas.
‫Mais uma vez, se você está curioso para saber o que são, Google Nvidia, KEYT, Nvidia for Inhibitive em um vídeo de até
‫cem.
‫Para encurtar a história, esses são tipos diferentes de CPUs da Nvidia.
‫A Nvidia é uma fabricante de GPU, assim como a Intel é uma fabricante de CPU e esses são apenas modelos diferentes de chips.
‫Então, vamos entrar aqui.
‫Vamos escolher uma GPU, você também pode escolher TPO, mas estamos focados na GPU por enquanto.
‫Tipu requer um pouco mais de configuração com o código, mas isso poderia ser, novamente,
‫algo que você mesmo poderia pesquisar como usar um TPA no CoLab.
‫É uma espécie de toca de coelho que você pode descer.
‫Mas vamos clicar em GPU para salvar.
‫Novamente, para fazer isso, mude o tempo de execução, digite GPU de tempo de execução e você verá, oh, remontamos o Google
‫Drive e isso está mudando.
‫Olhe para isso.
‫Oh, sim, conectado ao Python três, GPU back-end do Google Compute Engine, maravilhoso, então.
‫O que temos que fazer agora é porque acabamos de reiniciar nosso tempo de execução, vamos ter que se você já tiver
‫acesso a um fluxo para apontar, eu gosto se a saída desta célula for trinta para apontar , você pode simplesmente executar
‫novamente esta célula.
‫Mas porque não tenho tempo para voar, para apontar por padrão, vou ter que executar novamente esta célula aqui.
‫Então execute este teste, voe para o ponto X selecionado.
‫Agora, dedos cruzados, se tivermos uma GPU disponível, o que significa computação numérica super rápida.
‫Esta pequena mensagem de saída deve mudar porque este pequeno pedaço de código vai verificar se
‫uma GPU está disponível, o que parece que está.
‫Vamos ver isso.
‫Ai sim.
‫Ah, então agora temos uma GPU disponível, temos dezenas de fluxo disponível e dezenas de hub baixo.
‫Vamos dar uma olhada em nossa palestra de onde estamos indo.
‫Nós fizemos isso.
‫Isso é o que fizemos, exceto que construímos tudo no CoLab.
‫Então, agora estamos prontos para realmente ir para o nosso fluxo de trabalho.
‫Eu deveria ter colocado a etapa zero aqui.
‫Nosso espaço de trabalho está pronto?
‫Mas isso é realmente emocionante.
‫Agora podemos preparar nossos dados transformando-os em Tensas.
‫Portanto, volte ao nosso bloco de notas.
‫Certifique-se de que, ao executar esta célula, você tenha acesso a uma GPU porque o código que rodarmos mais
‫tarde utilizará a GPU e certifique-se de que sua versão do tensor flow seja superior a dois pontos X e você terá uma versão.
‫Realmente não importa, mas se for zero vírgula sete ou mais, isso é uma coisa boa.
‫Então, vejo vocês no próximo vídeo.
‫Vamos começar a descobrir como preparar nossos dados.