‫สุดยอด.
‫ตอนนี้ ถ้าคุณพิมพ์บรรทัดเล็กๆ ตรงนี้ มันควรจะพิมพ์ออกมา เช่น เวอร์ชัน HTF นี้
‫ผมใช้ 2 1. 0 แต่ถ้าคุณเป็นสองจุดข้างต้นก็ไม่เป็นไร
‫เว้นแต่ TensorFlow
‫ฉันได้ทำลายรหัสทั้งหมดที่เรากำลังดำเนินการอยู่ ซึ่งไม่น่าจะเป็นไปได้
‫แต่ฉันควรจะอยู่ที่นี่เพื่อเตรียมพื้นที่ทำงานของเราให้พร้อม
‫ฉันควรจะบอกสิ่งที่เราจะทำจริงๆ
‫ดังนั้นเราต้องนำเข้า TensorFlow two point X เราทำเสร็จแล้ว
‫เราสามารถใส่เครื่องหมายถูกเล็กน้อยข้างนั้น
‫ฉันสงสัยว่าเราสามารถ
‫ฉันจะใส่อีโมจิไว้ข้างๆ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เห็บสีเขียว.
‫มหัศจรรย์.
‫เราจำเป็นต้องนำเข้าฮับ TensorFlow และเราต้องแน่ใจว่าเรากำลังใช้ GPU
‫โปรดจำไว้ว่า ในการบรรยายเบื้องต้น เราบอกว่าเราต้องการ GPU เพราะเมื่อเราทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
‫บ่อยครั้งที่รูปแบบนั้นกว้างใหญ่กว่ามาก
‫และการเรียกใช้โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องชนิดพิเศษนั้น ใช้พลังงานในการประมวลผลมากกว่าแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องแบบเดิม
‫เช่น ป่าสุ่มที่เราเคยใช้ในอดีต หรืออย่างน้อยก็ในกรณีของเรา เพราะเรา กำลังจัดการกับข้อมูลจำนวนมากขึ้นในครั้งนี้
‫เรามีรูปภาพมากกว่า 10,000 รูป ข้อมูลเกือบหนึ่งกิกะไบต์
‫ดังนั้นในขณะที่ SVS ก่อนหน้าของเรามีเพียงสองเมกะไบต์หรือกิโลไบต์น้อยกว่านั้น
‫ดังนั้นเราจึงนำเข้า TensorFlow สองจุด X ตอนนี้ เราต้องหาวิธีนำเข้าฮับ TensorFlow โอเค
‫และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเราใช้ GPU
‫และตอนนี้ถ้าเรากลับมา เหตุผลที่เราต้องการฮับ TensorFlow ก็เพราะว่านี่คือที่ที่เราจะเลือกแบบจำลองของเรา
‫และเหตุผลที่เราต้องการ TensorFlow ก็คือการสร้างไปป์ไลน์ทั้งหมดนี้และเพื่อให้ข้อมูลของเราอยู่ในกาล
‫เราจึงยังคงเตรียมพื้นที่ทำงานให้พร้อม
‫มานำเข้าฮับ TensorFlow กันเถอะ
‫เราจะใส่ที่นี่ ฉันจะเขียนความคิดเห็นเล็กน้อย นำเข้าเครื่องมือที่จำเป็น
‫เราสามารถนำเข้าอีกสองสามอย่างที่เราจะใช้ แต่เราอาจนำเข้าเมื่อเราไป
‫แต่ฉันแค่ต้องการทำให้สองคนนี้เป็นที่รู้จักที่ด้านบนสุด เพราะสิ่งเหล่านี้คือส่วนหลักของโปรเจ็กต์นี้ทั้งหมด
‫นำเข้าฮับ TensorFlow ติดตั้งใน CoLab แล้วซึ่งสวยงาม
‫อีกเหตุผลที่ยอดเยี่ยมสำหรับการใช้ CoLab เป็นฮับ
‫นั่นคือวิธีการนำเข้าฮับ TensorFlow แบบดั้งเดิม
‫แล้วเราก็ไปพิมพ์กันได้
‫ทีเอฟ
‫รุ่นฮับ
‫เดียวกัน Y
‫ฮับ.
‫ขีดเส้นใต้
‫รุ่น.
‫ขีดล่าง, ขีดล่าง.
‫มหัศจรรย์.
‫จากนั้นเราจะเขียนบรรทัดเล็ก ๆ ที่นี่เมื่อเรานำเข้า TensorFlow ซึ่งจะช่วยให้เราตรวจสอบว่ามี
‫GPU หรือไม่
‫เนื่องจาก TensorFlow มันทำให้เราสามารถเขียนโค้ด Python ซึ่งทำงานบน GPU ได้
‫ดังนั้น TensorFlow ที่อยู่ใต้โค้ด TensorFlow ทั้งหมดที่เราเขียนเรียกว่าไลบรารีอื่น ซึ่งช่วยให้โค้ดของเราทำงานบน
‫GPU ได้ ในทางกลับกัน จะทำการคำนวณเชิงตัวเลขได้รวดเร็วมาก
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫ตรวจสอบความพร้อมใช้งานของ GPU
‫และอีกเหตุผลหนึ่งที่เราใช้ CoLab ก็เพราะ Google กรุณาให้สิทธิ์การเข้าถึง GPU ฟรีแก่เรา
‫ดังนั้น แล็ปท็อปของฉัน ถ้าฉันพยายามเรียกใช้โปรเจ็กต์นี้บนแล็ปท็อป มันอาจจะหมดแรงก่อนที่มันจะคิดออก
‫มันสามารถทำงานเป็นเวลาหลายวัน
‫แต่สิ่งที่เราจะเห็นเมื่อเราไปถึงในที่สุด เพราะเราจะใช้ GPU มันทำงานได้เร็วกว่ามาก
‫และถึงแม้จะใช้เวลาประมาณครึ่งชั่วโมงก็ตาม
‫เรากำลังจะออกไปข้างหน้าของตัวเอง
‫แล้วคุณจะมา
‫ลองตรวจสอบว่า GPU พร้อมใช้งานหรือไม่
‫ดังนั้นฉันจะแสดงรหัสเล็กน้อยที่คุณสามารถใช้ได้
‫เป็น TensorFlow เพื่อดูว่ามี GPU หรือไม่
‫ตอนนี้ฉันกำลังจะเขียนข้อความแสดงความสำเร็จเล็กๆ น้อยๆ เพราะฉันชอบที่จะเห็นว่าเราสามารถเข้าถึง GPU ได้
‫และคุณควรพูดตามตรง เพราะนี่คือสิ่งที่ทำให้เกิดการปฏิวัติการเรียนรู้เชิงลึกคือการเข้าถึง
‫GPU
‫และตอนนี้ฟังก์ชันเล็ก ๆ น้อย ๆ นี้กำลังทำอะไรที่นี่?
‫ผมอยากให้คุณลองนึกภาพว่ามันกำลังทำอะไรอยู่?
‫เรากำลังเข้าถึง TensorFlow
‫TensorFlow คือการกำหนดค่าและจะแสดงรายการอุปกรณ์ทางกายภาพ
‫และนั่นหมายถึงสิ่งที่คุณคิดอย่างแท้จริง
‫หมายความว่าอุปกรณ์ทางกายภาพใดที่จ่ายไฟให้กับงูหลามสามเครื่องคำนวณของ Google แบ็คเอนด์เพื่อให้เราสามารถพูดได้ว่า
‫ram เป็นกิกะไบต์ 1 11 และเราได้ดิสก์
‫มีอะไรอีกบ้าง?
‫เรากังวลเรื่อง CPU มากที่สุด ดังนั้นเราจะผ่านมันไปให้ได้
‫สตริง GPU
‫นี่คือคนที่เขียน TensorFlow ว่าเคยประสบปัญหานี้มาก่อน และพวกเขาได้ไปแล้ว มาทำให้สิ่งนี้ง่ายขึ้นเพื่อตรวจสอบว่าเรามี
‫GPU ที่ไม่พร้อมใช้งานหรือไม่
‫ใบหน้าที่ไม่มีความสุข
‫ดังนั้นเราจึงดำเนินการนี้
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้น
‫อ้อ เรามี TensorFlow Hub
‫ที่สวยงาม
‫เราได้รับ CPU ไม่พร้อมใช้งาน
‫และคุณอาจสงสัยว่าศูนย์กลาง TensorFlow คืออะไร?
‫นี่คือที่ที่ฉันแนะนำให้คุณทำวิจัยของคุณเอง
‫ฉันจะผ่านมันไปได้อย่างไร
‫แต่คุณไป
‫ฮับ TensorFlow คืออะไร
‫ค้นหาสิ่งนั้นขึ้นมา
‫มีการอ่านอย่างรวดเร็วหากคุณต้องการที่จะตรวจสอบออก
‫แต่ไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับเรื่องนั้นในตอนนี้
‫สิ่งที่เรามุ่งเน้นคือการจัดหา GPU ให้ใช้งานได้
‫อืม.
‫ไม่เป็นไร.
‫เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫เอาล่ะลองคิดดู
‫ดังนั้นถ้าเราไปรันไทม์
‫เราสามารถไปเปลี่ยนเวลารันไทม์ได้
‫อีกครั้ง นี่คือรันไทม์ของเราที่นี่
‫มีหลายสิ่งหลายอย่างที่ดูซับซ้อนเล็กน้อย
‫เพื่อเชื่อมต่อกับรันไทม์ที่โฮสต์ของเรา
‫โอเค ไปกันเถอะ
‫การเปลี่ยนแปลงรันไทม์
‫ประเภทรันไทม์
‫นี่คือวิธีที่เราเข้าถึง GPU
‫เรามีรันไทม์ประเภท Python สาม
‫ฉันกำลังบันทึกสิ่งนี้ในโพสต์ 2020 ดังนั้นจึงไม่รองรับ Python two อีกต่อไป
‫ดังนั้นเสมอ Python สาม
‫นั่นหมายความว่า Python 2 จะไม่ได้รับการอัปเดตอีกต่อไป
‫คงจะยังวิ่งได้อีกซักพัก
‫ฮาร์ดแวร์คันเร่ง
‫มาคลิกกันเลย
‫สิ่งนี้หมายความว่า?
‫ซูมกันเลยค่ะ
‫GPU ประเภทใดที่มีอยู่ใน CoLab
‫สวยงาม.
‫ดังนั้น นี่จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ CoLab
‫GPU ที่มีอยู่ใน CoLab มักประกอบด้วยการ์ด NVIDIA, HT fours, p fours และ P 100
‫อีกครั้ง หากคุณสงสัยว่าสิ่งเหล่านี้คืออะไร google nvidia 80, nvidia T4, Nvidia P4, Nvidia P 100
‫เรื่องสั้นสั้น ๆ ก็คือ GPU เหล่านี้เป็นประเภทต่าง ๆ ของ NVIDIA
‫Nvidia เป็นผู้ผลิต GPU อย่าง Intel เป็นผู้ผลิต CPU และนี่เป็นเพียงชิปรุ่นต่างๆ
‫งั้นเข้าไปกันเลย
‫เราจะเลือกซีพียู
‫คุณยังสามารถเลือก CPU ได้ แต่ตอนนี้เราเน้นที่ GPU
‫TPU ต้องการการตั้งค่าโค้ดอีกเล็กน้อย แต่นั่นอาจเป็นอีกครั้ง บางอย่างที่คุณสามารถค้นหาด้วยตัวคุณเอง
‫วิธีใช้ TPU ใน colab
‫นั่นเป็นรูกระต่ายเล็กน้อยที่คุณสามารถลงไปได้
‫แต่ไปกันเถอะ GPU
‫คลิกบันทึก
‫อีกครั้งเพื่อทำการเปลี่ยนแปลงรันไทม์ประเภท GPU และคุณจะเห็นว่า เราได้เมานต์ Google ไดรฟ์อีกครั้งแล้ว และสิ่งนี้กำลังเปลี่ยนไป
‫ดูนั่นสิ
‫โอ้ใช่.
‫เชื่อมต่อกับ Python สาม ซีพียูส่วนหลังของ Google Compute Engine
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้น.
‫สิ่งที่เราต้องทำตอนนี้คือเพราะเราเพิ่งเริ่มรันไทม์ใหม่ เราจะต้องทำถ้าคุณมีสิทธิ์เข้าถึง
‫TensorFlow 2 แล้ว 0 เช่นถ้าเอาต์พุตของเซลล์นี้คือ TensorFlow 2 0 คุณสามารถเรียกใช้เซลล์นี้อีกครั้ง
‫แต่เพราะฉันไม่มี TensorFlow 2 0 โดยค่าเริ่มต้น ฉันจะต้องเรียกใช้เซลล์นี้อีกครั้งที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงเรียกใช้ TensorFlow สองจุด x ที่เลือกตอนนี้
‫นิ้วไขว้ถ้าเรามี GPU ให้ใช้งาน ซึ่งหมายถึงการคำนวณตัวเลขที่รวดเร็วเป็นพิเศษ
‫ข้อความที่ส่งออกเล็กน้อยนี้ควรเปลี่ยนเพราะโค้ดชิ้นเล็กๆ นี้กำลังจะตรวจสอบเพื่อดูว่ามี
‫GPU หรือไม่ ซึ่งดูเหมือนว่าจะมี
‫เรียกใช้สิ่งนี้กันเถอะ
‫โอ้ใช่.
‫วู้ฮู!
‫ตอนนี้เรามี GPU แล้ว เรามี TensorFlow และเรามีฮับ TensorFlow
‫ไปดูประเด็นสำคัญของเรากันว่าเราไปถึงไหนแล้ว
‫เราทำสิ่งนี้แล้ว
‫นี่คือสิ่งที่เราทำ ยกเว้นว่าเราได้สร้างมันขึ้นมาทั้งหมดใน CoLab
‫ตอนนี้เราพร้อมที่จะเข้าสู่เวิร์กโฟลว์ของเราแล้ว
‫ฉันควรจะใส่ขั้นตอนที่ศูนย์ที่นี่เพื่อเตรียมพื้นที่ทำงานของเราให้พร้อม
‫แต่นี่มันน่าตื่นเต้นจริงๆ
‫ตอนนี้เราสามารถเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อมโดยเปลี่ยนเป็นกาล
‫ดังนั้น กลับมาที่โน้ตบุ๊กของเรา ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเรียกใช้เซลล์นี้ คุณจะสามารถเข้าถึง
‫CPU ได้ เนื่องจากโค้ดที่เราเรียกใช้ในภายหลังจะใช้ GPU และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเวอร์ชัน TensorFlow ของคุณสูงกว่า 2 จุด
‫x และเวอร์ชันฮับของคุณ
‫ไม่เป็นไร แต่ถ้าเป็น 0 7 ขึ้นไปก็ดีนะ
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ
‫มาเริ่มหาวิธีเตรียมข้อมูลของเรากันดีกว่า