‫太棒了｡
‫现在如果你打印出这一小行, 它应该会打印出类似HTF版本的东西｡
‫我用的是2｡ 1. 0, 但如果你的值是2点多, 那就没问题｡
‫除非是TensorFlow｡
‫我已经破解了我们正在研究的所有密码, 这不太可能｡
‫但我应该在这里把我们的工作空间准备好｡
‫我应该把我们要做的事公布出来｡
‫因此, 我们需要导入TensorFlow两点X, 我们已经完成了｡
‫我们可以在旁边打个勾｡
‫我想知道我们是否可以｡
‫我会在旁边加上一个表情符号｡
‫我们走吧｡
‫绿色勾号｡
‫好极了｡
‫我们需要导入TensorFlow集线器, 还需要确保我们使用的是GPU｡
‫请记住, 在介绍性讲座中, 我们说过我们需要GPU,
‫因为当我们处理非结构化数据时, 通常模式要大得多｡
‫运行一个神经网络, 一种特殊的机器学习模型, 比传统的机器学习模型,
‫比如我们过去运行的随机森林,
‫需要更多的计算能力, 或者至少在我们的例子中, 因为我们这次要处理更多的数据｡
‫我们有超过10, 000张图像, 将近1GB的数据｡
‫因此, 我们以前的SVS只有几兆字节或几千字节, 甚至比这还少｡
‫我们已经导入了TensorFlow两点X, 现在我们需要弄清楚如何导入TensorFlow集线器｡
‫并确保我们使用的是GPU｡
‫现在我们回过头来, 我们需要TensorFlow集线器的原因是, 我们将从这里选择模型｡
‫当然, 我们需要TensorFlow的原因是构建整个管道, 并将数据转换为时态｡
‫所以我们还在准备工作空间｡
‫让我们导入TensorFlow集线器｡
‫所以我们就放在这里, 我会写一点注释, 导入必要的工具｡
‫我们可以再导入一些我们将要使用的, 但我们可能会在我们进行时导入它们｡
‫但我只想把这两个放在最上面, 因为这是整个项目的主要部分｡
‫导入TensorFlow集线器, 它已经安装在CoLab中, 非常漂亮｡
‫使用CoLab作为Hub的另一个重要原因｡
‫这是传统的TensorFlow集线器导入方式｡
‫然后我们也可以去打印｡
‫技术支持｡
‫集线器版本｡
‫同样的Y｡
‫赫柏
‫下划线｡
‫版本｡
‫下划线, 下划线｡
‫好极了｡
‫导入TensorFlow后, 我们将在这里写一行代码,
‫这将帮助我们检查是否有可用的GPU｡
‫因为TensorFlow, 它的作用是允许我们编写Python代码, 并在GPU上执行｡
‫因此, 我们编写的所有TensorFlow代码下面的TensorFlow调用另一个库, 该库允许我们的代码在GPU上运行,
‫进而进行非常快速的数值计算｡
‫我们来看看这里｡
‫检查GPU可用性｡
‫现在我们使用CoLab的另一个原因是Google为我们提供了免费的GPU访问｡
‫所以我的笔记本电脑, 如果我试图在我的笔记本电脑上运行这个项目, 它可能它可能会烧毁之前,
‫它甚至可以弄清楚｡
‫它可以连续运行几天｡
‫但我们最终会看到, 因为我们将使用GPU, 它运行得更快｡
‫即使这样也要花半个小时左右｡
‫我们要走在自己前面了｡
‫那你就来吧｡
‫让我们检查一下GPU是否可用｡
‫所以我会给你们看一些可以用的代码｡
‫它基于TensorFlow来查看GPU是否可用｡
‫现在, 我将写出一个小的成功消息, 因为我喜欢看到我们可以访问GPU｡
‫老实说, 这就是导致深度学习革命的原因, 就是GPU的使用｡
‫现在这个小函数在这里做什么呢？
‫我要你试着想象它在做什么？
‫我们正在访问TensorFlow｡
‫TensorFlow是配置, 它将列出物理设备｡
‫这就是你可能会想的｡
‫这意味着是什么物理设备在驱动这个python three Google计算引擎后端, 所以我们可以说ram, 它们是千兆字节1｡
‫11点, 我们拿到了磁盘
‫还有什么？
‫我们最关心的是CPU, 所以我们将通过它｡
‫GPU字符串｡
‫这是写过TensorFlow的人以前遇到过这个问题, 他们说,
‫让我们更容易检查是否有GPU不可用｡
‫不高兴的表情｡
‫所以我们就这么办｡
‫看看会发生什么｡
‫哦, 我们确实有TensorFlow集线器｡
‫真漂亮｡
‫我们得到的CPU不可用｡
‫您可能会问, 什么是TensorFlow集线器？
‫好吧, 这就是我鼓励你做你自己的研究｡
‫什么是我一会儿要去浏览一下｡
‫但你去吧｡
‫什么是TensorFlow集线器？
‫去查查｡
‫如果你想看看的话, 可以快速阅读一下｡
‫不过, 现在先别担心这个｡
‫我们关注的是获得可用的GPU｡
‫嗯嗯嗯
‫好吧, 我会的
‫我们该怎么做呢？
‫好吧, 让我们来想想办法｡
‫所以如果我们进入运行时｡
‫我们可以去改变运行时间｡
‫这是我们的运行时｡
‫所以有很多事情看起来有点复杂｡
‫因此, 请连接到我们的主机托管运行时｡
‫好了, 我们走吧｡
‫运行时更改｡
‫运行时类型｡
‫这就是我们访问GPU的方式｡
‫我们有运行时类型Python 3｡
‫我在2020年后记录了这个, 所以Python 2不再被支持｡
‫所以总是巨蟒三号｡
‫这意味着Python 2将不会得到任何更新｡
‫它可能还能运行一段时间｡
‫硬件､ 加速器｡
‫让我们单击此按钮｡
‫这是什么意思呢？
‫我们放大
‫CoLab中提供哪些类型的GPU｡
‫真漂亮｡
‫所以这对于CoLab来说是必要的｡
‫CoLab中提供的GPU通常包括NVIDIA显卡､ HT四显卡､ p四显卡和P 100｡
‫同样, 如果你好奇这些是什么, 谷歌英伟达80, 英伟达T4, 英伟达P4, 英伟达P 100｡
‫长话短说, 这些是不同类型的NVIDIA GPU｡
‫英伟达是一家GPU制造商, 就像英特尔是一家CPU制造商一样, 这些只是不同型号的芯片｡
‫我们进去吧｡
‫我们将选择一个CPU｡
‫您也可以选择CPU, 但我们目前主要关注GPU｡
‫TPU需要用代码进行更多的设置, 但这也是可以的, 你可以自己查找｡
‫如何在colab中使用TPU｡
‫那是一个你可以钻进去的兔子洞｡
‫但让我们来看看GPU｡
‫按一下“保存｡
‫同样, 要执行该运行时更改运行时类型GPU, 您将看到, 哦, 我们重新安装了Google云端硬盘, 这正在发生变化｡
‫你看那个｡
‫哦, 是的｡
‫连接到Python三, Google Compute引擎后端CPU｡
‫好极了｡
‫是这样｡
‫我们现在要做的是, 因为我们刚刚重新启动了运行时, 如果您已经获得了TensorFlow 2的访问权限,
‫我们将不得不重新启动运行时｡ 0, 类似于此单元格的输出为TensorFlow 2｡ 0, 则可以重新运行此单元格｡
‫而是因为我没有TensorFlow 2｡ 0, 我将不得不在这里重新运行此单元格｡
‫因此, 我们运行此TensorFlow, 现在选择两个点x｡
‫如果我们有GPU可用, 那就祈祷吧, 这意味着超快的数值计算｡
‫这个小的输出消息应该会改变, 因为这段代码将检查GPU是否可用,
‫看起来是这样的｡
‫让我们运行这个｡
‫哦, 是的｡
‫呜呜呜!
‫现在, 我们有了GPU､ TensorFlow和TensorFlow集线器｡
‫让我们看看我们的主题演讲, 我们在哪里了｡
‫我们已经做过了｡
‫这就是我们所做的, 只是我们都是在CoLab中构建的｡
‫现在, 我们可以进入工作流程了｡
‫我应该把第一步放在准备工作空间上｡
‫但这真的很刺激｡
‫我们现在可以通过将数据转换为时态来准备数据｡
‫回到我们的笔记本,
‫确保运行此单元时可以访问CPU, 因为我们稍后运行的代码将使用GPU, 并确保TensorFlow版本高于2 x点和集线器版本｡
‫这并不重要, 但如果是0｡ 7级以上, 这是好事｡
‫所以我们在下一个视频中再见｡
‫让我们开始弄清楚如何准备好数据｡