‫Impresionante.
‫Entonces, si imprime esta pequeña línea aquí, debería imprimir algo como esta T. F. versión, estoy usando dos punto
‫uno punto cero.
‫Pero si el tuyo es dos puntos más arriba, eso debería estar bien a menos que decenas de amor hayan roto todo el código en el que estamos
‫trabajando aquí, lo cual es poco probable.
‫Pero debería haberme quedado aquí preparando nuestros espacios de trabajo.
‫Debería haberlo hecho o, de hecho, lo iba a hacer.
‫Necesitamos importar decenas de X de dos puntos bajos.
‫Lo hemos hecho.
‫Podemos poner una pequeña marca de verificación al lado de eso.
‫Me pregunto si podemos.
‫Voy a poner un emoji al lado de eso.
‫Ahí vamos, tecnología verde, maravillosa.
‫Necesitamos importar tiende a fluir, Huub, y también debemos asegurarnos de que estamos usando una GPU.
‫Recuerde, en la conferencia introductoria, dijimos que vamos a necesitar una GPU porque cuando trabajamos con
‫datos no estructurados, a menudo los patrones son mucho más amplios.
‫Y ejecutar una red neuronal, un tipo especial de modelo de aprendizaje automático requiere mucha más potencia de cálculo que la
‫que tiene un modelo de aprendizaje automático tradicional, como algo así como un bosque aleatorio que
‫hemos ejecutado en el pasado, o al menos en nuestro caso, porque Estamos tratando con muchos más datos esta vez.
‫Tenemos más de diez mil imágenes, casi un gigabyte de datos.
‫Entonces, mientras que nuestras encuestas anteriores eran solo un par de megabytes o kilobytes, incluso menos que eso.
‫Así que hemos importado toneladas de dos puntos X bajos.
‫Ahora tenemos que averiguar cómo importar toneladas de contenido bajo, de acuerdo, y asegurarnos de que estamos usando una GPU.
‫Y ahora, si volvemos, la razón por la que necesitamos decenas de concentradores bajos es porque aquí es de donde vamos
‫a elegir nuestro modelo.
‫Y la razón por la que necesitamos tender a fluir es, por supuesto, para construir toda esta tubería y para llevar
‫nuestros datos a Tensas.
‫Así que todavía estamos preparando nuestros espacios de trabajo.
‫Vamos a importar tendemos a concentrar el flujo.
‫Así que nos ponen aquí.
‫Está bien.
‫Un pequeño comentario.
‫Importe las herramientas necesarias.
‫Podríamos importar algunos más que usaremos, pero podríamos importarlos a medida que avanzamos, pero solo quiero que estos dos
‫se conozcan en la parte superior, porque estos son los principales.
‫Todo este proyecto, tan importante de tener, ya está instalado en CoLab, lo cual es hermoso.
‫Otra gran razón para usar eso como un centro.
‫Esa es una forma tradicional de importarlo en el centro de flujo de tránsito.
‫Entonces también podemos imprimir.
‫T. F..
‫Versión del concentrador de la misma manera.
‫No tengo, solo voy a la versión escolar y va a la escuela.
‫Maravilloso, y luego vamos a escribir una pequeña línea aquí ahora que hemos importado tiende a fluir,
‫lo que nos ayudará a verificar si hay una GPU disponible, porque para fluir, lo que hace es que nos permite
‫escribir código Python .
‫Lo que se ejecuta en un GPS tiende a fluir debajo de todas las carpas para hacer fluir el código que
‫escribimos, llama a otra biblioteca que permite que nuestro código se ejecute en una GPU, a su vez, hace un cálculo numérico realmente rápido.
‫Así que vayamos aquí, verifiquemos la disponibilidad de la GPU.
‫Y ahora, otra razón por la que estamos usando CoLab es porque Google amablemente nos brinda acceso gratuito a la GPU.
‫Entonces, mi computadora portátil, si intentara ejecutar este proyecto en mi computadora portátil, probablemente se quemaría
‫antes de que pudiera resolverlo.
‫Podría funcionar durante días y días.
‫Pero lo que veremos a medida que lleguemos a él, porque vamos a usar una GPU, funciona mucho
‫más rápido.
‫E incluso entonces, tomará media hora más o menos, nos estamos adelantando.
‫Vamos, solo verifiquemos si el GPS está disponible.
‫Así que te mostraré un poco de código que puedes usar.
‫Tiende a volar para ver si hay una GPU disponible.
‫Ahora, me voy a quedar sin un pequeño mensaje de éxito porque me encanta ver que tenemos acceso a una GPU.
‫Y tú también deberías ser honesto, porque esto es lo que causó la revolución del aprendizaje profundo,
‫es el acceso al GPS.
‫¿Y ahora qué hace aquí esta pequeña función?
‫Bueno, quiero que pruebes e imagines qué está haciendo cuando accedes a decenas de.
‫Intensifica la configuración, y va a enumerar los dispositivos físicos, y eso literalmente significa lo
‫que podría pensar que significa qué dispositivos físicos están alimentando este motor de cómputo de Google Python tres BACQUET
‫Entonces podemos decir ram gigabytes uno punto uno uno y tenemos disco.
‫Que mas es
‫Estamos más preocupados por la GPU, por lo que solo vamos a pasar la cadena de GPU.
‫Estas son personas que han escrito sobre el flujo, han tenido este problema antes y se han ido.
‫Hagamos esto fácil de verificar si tenemos un trabajo o no disponible.
‫Vicio infeliz.
‫Entonces, en esto, veamos qué sucede.
‫Bueno, tenemos un centro de flujo que es hermoso.
‫Tenemos GPU no disponible.
‫Y es posible que se pregunte qué es lo sensato.
‫Bueno, aquí es donde te animo a hacer tu propia investigación.
‫¿Qué voy a pasar por eso en un momento?
‫¿Pero vas a lo que son decenas de trabajos bajos?
‫Búscalo, haz una redada rápida si quieres comprobarlo.
‫Pero no te preocupes por eso por ahora.
‫En lo que nos enfocamos es en conseguir una GPU disponible.
‫Mmm.
‫Está bien.
‫¿Como hacemos eso?
‫Bueno, averigüémoslo.
‫Entonces, si vamos al tiempo de ejecución.
‫Podemos ir a cambiar el tiempo de ejecución.
‫Tiempo ahora otra vez, este es nuestro tiempo de ejecución aquí.
‫Estas son muchas cosas que parecen un poco complicadas, así que conéctese a un tiempo de ejecución alojado.
‫Bien, vamos a cambiar el tiempo de ejecución.
‫Así es como accedemos a un GPS.
‫Tenemos el tipo de tiempo de ejecución Python tres, estoy grabando esto en la publicación 20 20.
‫Entonces, Python dos ya no es compatible.
‫Así que siempre Python tres.
‫Eso significa que Python dos simplemente no recibirá más actualizaciones.
‫Probablemente seguirá funcionando mientras el hardware se acelera.
‫Hagamos clic en esto.
‫¿Qué significa esto?
‫Acerquémonos.
‫Qué tipo de GPS están disponibles en CoLab, hermoso, por lo que esto es necesario para CoLab, los GPS
‫disponibles en CoLab a menudo incluyen Navidea, ADT, fours fours y P cien.
‫Nuevamente, si tiene curiosidad por saber cuáles son, busque en Google Nvidia, KEYT, Nvidia para Inhibitive en un video hasta
‫cien.
‫Para resumir, estos son diferentes tipos de CPU de Nvidia.
‫Nvidia es un fabricante de GPU, como Intel es un fabricante de CPU y estos son solo diferentes modelos de chips.
‫Así que entremos aquí.
‫Vamos a elegir una GPU, también puede elegir TPO, pero estamos enfocados en la GPU por ahora.
‫Tipu requiere un poco más de configuración con el código, pero eso podría ser, nuevamente, algo
‫que usted mismo podría buscar sobre cómo usar un TPA en CoLab.
‫Eso es una especie de madriguera que puedes bajar.
‫Pero vamos a GPU, haga clic en guardar.
‫Nuevamente, para hacer eso, cambie el tiempo de ejecución, el tipo de tiempo de ejecución GPU y verá, oh, hemos vuelto a montar Google
‫Drive y esto está cambiando.
‫Mira eso.
‫Oh, sí, conectado a Python tres, GPU backend del motor de Google Compute, maravilloso, entonces.
‫Lo que tenemos que hacer ahora es porque acabamos de reiniciar nuestro tiempo de ejecución, tendremos que hacerlo si ya tiene acceso
‫a un flujo para apuntar, me gusta si la salida de esta celda es treinta para apuntar. , puede volver a
‫ejecutar esta celda.
‫Pero como no tengo tiempo para volar, para señalar de forma predeterminada, tendré que volver a ejecutar esta celda aquí.
‫Así que ejecuta esta prueba, vuela al punto X seleccionado.
‫Ahora, crucemos los dedos, si tenemos una GPU disponible, es decir, computación numérica súper rápida.
‫Este pequeño mensaje de salida debería cambiar porque este pequeño fragmento de código va a
‫verificar si hay una GPU disponible, que parece.
‫Ejecutemos esto.
‫Oh si.
‫Oh, ahora tenemos una GPU disponible, tenemos decenas de flujo disponibles y tenemos decenas de concentradores bajos.
‫Echemos un vistazo a nuestra nota clave sobre lo que estamos haciendo.
‫Hemos hecho esto.
‫Esto es lo que hemos hecho, excepto que lo hemos construido todo en CoLab.
‫Así que ahora estamos listos para pasar a nuestro flujo de trabajo.
‫Debería haber puesto el paso cero aquí.
‫¿Está listo nuestro espacio de trabajo?
‫Pero esto es realmente emocionante.
‫Ahora podemos preparar nuestros datos convirtiéndolos en Tensas.
‫Así que vuelve a nuestro cuaderno.
‫Asegúrese de que si ejecuta esta celda, tenga acceso a una GPU porque el código que ejecutamos más adelante
‫utilizará la GPU y se asegurará de que su versión de flujo tensorial sea superior a dos puntos X y tendrá una versión.
‫Realmente no importa, pero si es cero coma siete o más, eso es algo bueno.
‫Así que te veré en el próximo video.
‫Comencemos a descubrir cómo preparar nuestros datos.