‫Harika.
‫Şimdi buradaki küçük satırı yazdırırsanız, HTF versiyonu gibi bir şey yazdırması gerekir.
‫2 tane kullanıyorum. 1. 0, ancak sizinki iki nokta üzerinde bir şeyse, bu iyi olmalıdır.
‫TensorFlow olmadığı sürece.
‫Burada üzerinde çalıştığımız tüm kodları kırdım, ki bu pek olası değil.
‫Ama çalışma alanımızı hazırlarken buraya koymalıydım.
‫Aslında ne yapacağımızı söylemeliydim.
‫Bu yüzden TensorFlow iki nokta X'i içe aktarmamız gerekiyor, bunu yaptık.
‫Bunun yanına küçük bir onay işareti koyabiliriz.
‫Acaba yapabilir miyiz?
‫Bunun yanına bir emoji koyacağım.
‫İşte oldu.
‫Yeşil kene.
‫Harika.
‫TensorFlow hub'ını içe aktarmamız ve ayrıca bir GPU kullandığımızdan emin olmamız gerekiyor.
‫Giriş dersinde bir GPU'ya ihtiyaç duyacağımızı söylemiştik çünkü yapılandırılmamış
‫verilerle çalışırken çoğu zaman örüntüler çok daha geniş oluyor.
‫Ve özel bir tür makine öğrenimi modeli olan bir sinir ağını çalıştırmak, geçmişte çalıştırdığımız rastgele
‫orman gibi geleneksel bir makine öğrenimi modelinin sahip olduğundan çok daha fazla işlem
‫gücü gerektirir veya en azından bizim durumumuzda, çünkü bu sefer çok daha fazla veriyle uğraşıyoruz.
‫Elimizde 10.000'den fazla resim, yaklaşık bir gigabaytlık veri var.
‫Yani önceki SVS'lerimiz sadece birkaç megabayt ya da kilobayt iken bundan bile daha azdı.
‫TensorFlow iki nokta X'i içe aktardık, şimdi TensorFlow hub'ını nasıl içe aktaracağımızı bulmamız gerekiyor, tamam.
‫Ve bir GPU kullandığımızdan emin olun.
‫Şimdi geri dönecek olursak, TensorFlow hub'ına ihtiyaç duymamızın nedeni modelimizi buradan
‫seçecek olmamızdır.
‫TensorFlow'a ihtiyaç duymamızın nedeni, elbette tüm bu boru hattını oluşturmak ve verilerimizi zamanlara
‫dönüştürmektir.
‫Hâlâ çalışma alanımızı hazırlıyoruz.
‫TensorFlow hub'ını içe aktaralım.
‫Bu yüzden buraya küçük bir yorum yazacağım, gerekli araçları içe aktaracağım.
‫Kullanacağımız birkaç tane daha ithal edebiliriz, ancak bunları ilerledikçe ithal edebiliriz.
‫Ancak bu ikisini en başta belirtmek istiyorum çünkü bunlar tüm bu projenin ana unsurları.
‫Bu yüzden TensorFlow hub'ını içe aktarın, CoLab'da zaten yüklü, ki bu çok güzel.
‫CoLab'i Hub olarak kullanmak için bir başka harika neden.
‫Bu, içe aktarmanın geleneksel TensorFlow hub yoludur.
‫O zaman baskıya da gidebiliriz.
‫TF.
‫Hub versiyonu.
‫Aynı Y.
‫Hub.
‫Alt çizgi.
‫Versiyon.
‫Alt çizgi, alt çizgi.
‫Harika.
‫Ve şimdi TensorFlow'u içe aktardığımıza göre buraya küçük bir satır yazacağız, bu da kullanılabilir
‫bir GPU olup olmadığını kontrol etmemize yardımcı olacak.
‫Çünkü TensorFlow, bir GPU üzerinde çalıştırılan Python kodu yazmamıza olanak tanıyor.
‫Yani yazdığımız tüm TensorFlow kodunun altındaki TensorFlow, kodumuzun bir GPU üzerinde çalıştırılmasını ve böylece gerçekten
‫hızlı sayısal hesaplamalar yapılmasını sağlayan başka bir kütüphaneyi çağırıyor.
‫O zaman şuraya gidelim.
‫GPU kullanılabilirliğini kontrol edin.
‫CoLab kullanmamızın bir diğer nedeni de Google'ın bize ücretsiz GPU erişimi sağlaması.
‫Yani dizüstü bilgisayarım, eğer bu projeyi dizüstü bilgisayarımda çalıştırmaya çalışsaydım, muhtemelen
‫daha ne olduğunu anlayamadan yanardı.
‫Günlerce çalışabilir.
‫Ama sonunda göreceğimiz şey, bir GPU kullanacağımız için çok daha hızlı çalışacağıdır.
‫Ve o zaman bile yarım saat kadar sürecektir.
‫Kendimizi aşıyoruz.
‫O zaman gelirsin.
‫GPU'nun kullanılabilir olup olmadığını kontrol edelim.
‫Bu yüzden size kullanabileceğiniz küçük bir kod göstereceğim.
‫Bir GPU'nun mevcut olup olmadığını görmek için TensorFlow tabanlıdır.
‫Şimdi küçük bir başarı mesajı yazacağım çünkü bir GPU'ya erişimimiz olduğunu görmeyi seviyorum.
‫Dürüst olmak gerekirse, derin öğrenme devrimine neden olan şey GPU'lara
‫erişimdir.
‫Peki şimdi bu küçük fonksiyon burada ne yapıyor?
‫Peki, ne yaptığını hayal etmeye çalışmanızı istiyorum?
‫TensorFlow'a erişiyoruz.
‫TensorFlow yapılandırmadır ve fiziksel cihazları listeleyecektir.
‫Ve bu kelimenin tam anlamıyla düşündüğünüz şey anlamına geliyor.
‫Bu, hangi fiziksel cihazların bu python üç Google hesaplama motoru arka ucuna güç verdiği anlamına gelir, böylece ram'in gigabayt
‫1 olduğunu söyleyebiliriz. 11 ve diskimiz var.
‫Başka ne var?
‫Biz en çok CPU ile ilgileniyoruz, bu yüzden sadece pas geçeceğiz.
‫GPU dizesi.
‫Bu, TensorFlow'u yazan insanların daha önce bu sorunu yaşamış olması ve GPU ls'nin mevcut
‫olup olmadığını kontrol etmek için bunu daha kolay hale getirelim demeleridir.
‫Mutsuz surat.
‫Bunu çalıştırıyoruz.
‫Bakalım neler olacak.
‫TensorFlow Hub'ımız var.
‫Bu çok güzel.
‫CPU mevcut değil.
‫TensorFlow hub nedir diye soruyor olabilirsiniz.
‫İşte bu noktada size kendi araştırmanızı yapmanızı tavsiye ederim.
‫Ne olduğunu birazdan anlatacağım.
‫Ama sen git.
‫TensorFlow hub'ı nedir?
‫Bunu araştır.
‫Eğer göz atmak isterseniz hızlıca bir okuyun.
‫Ama şimdilik bunun için endişelenmeyin.
‫Odaklandığımız şey bir GPU'yu kullanılabilir hale getirmek.
‫Hmm.
‫Tamam.
‫Bunu nasıl yapacağız?
‫Pekala, bir yolunu bulalım.
‫Yani çalışma zamanına gidersek.
‫Çalışma zamanını değiştirmek için gidebiliriz.
‫Şimdi tekrar, bu bizim çalışma zamanımız.
‫Yani biraz karmaşık görünen pek çok şey var.
‫Bu yüzden ana bilgisayarda barındırılan çalışma zamanımıza bağlanın.
‫Tamam, hadi gidelim.
‫Çalışma zamanı değişikliği.
‫Çalışma zamanı türü.
‫GPU'ya bu şekilde erişebiliyoruz.
‫Python 3 çalışma zamanı tipimiz var.
‫Bunu 2020 sonrasında kaydediyorum, bu nedenle Python 2 artık desteklenmiyor.
‫Yani her zaman Python 3.
‫Bu da Python 2'nin artık güncelleme almayacağı anlamına geliyor.
‫Muhtemelen bir süre daha çalışır.
‫Donanım, hızlandırıcı.
‫Şuna tıklayalım.
‫Bu ne anlama geliyor?
‫Yakınlaştıralım.
‫CoLab'de ne tür GPU'lar mevcuttur.
‫Çok güzel.
‫Yani bu CoLab için gerekli.
‫CoLab'de bulunan GPU'lar genellikle NVIDIA kartları, HT dörtlüleri, p dörtlüleri ve P 100'ü içerir.
‫Yine, bunların ne olduğunu merak ediyorsanız, google'a nvidia 80, nvidia T4, Nvidia P4, Nvidia P 100 yazın.
‫Uzun lafın kısası, bunlar farklı türde NVIDIA GPU'larıdır.
‫Nvidia, Intel'in CPU üreticisi olması gibi bir GPU üreticisidir ve bunlar sadece farklı çip modelleridir.
‫O zaman buraya girelim.
‫Bir CPU seçeceğiz.
‫CPU'yu da seçebilirsiniz, ancak biz şimdilik GPU'ya odaklanıyoruz.
‫TPU, kodla ilgili biraz daha fazla kurulum gerektirir, ancak bu yine de kendi kendinize bakabileceğiniz
‫bir şey olabilir.
‫Kolaboratuvarda TPU nasıl kullanılır?
‫Aşağı inebileceğiniz bir tavşan deliği.
‫Ama GPU'ya gidelim.
‫Kaydet'e tıklayın.
‫Yine bunu yapmak için runtime change runtime type GPU ve göreceksiniz, oh Google Drive'ı yeniden yükledik ve bu
‫değişiyor.
‫Şuna bak.
‫Oh, evet.
‫Python üç, Google Compute engine arka uç CPU'ya bağlı.
‫Harika.
‫Evet.
‫Şimdi yapmamız gereken şey, çalışma zamanımızı yeniden başlattığımız için, TensorFlow 2'ye zaten erişiminiz
‫varsa bunu yapmamız gerekecek. 0, bu hücrenin çıktısı TensorFlow 2 ise olduğu gibi. 0 ise, bu hücreyi yeniden çalıştırabilirsiniz.
‫Ama TensorFlow 2'ye sahip olmadığım için. 0 varsayılan olarak, bu hücreyi burada yeniden çalıştırmam gerekecek.
‫Şimdi seçilen bu TensorFlow iki nokta x'i çalıştırıyoruz.
‫Parmaklar, süper hızlı sayısal hesaplama anlamına gelen bir GPU'ya sahip olursak çaprazlanır.
‫Bu küçük çıktı mesajı değişmelidir çünkü bu küçük kod parçası bir GPU'nun mevcut olup olmadığını
‫kontrol edecektir, ki öyle görünüyor.
‫Şunu çalıştıralım.
‫Oh, evet.
‫Woo hoo!
‫Artık bir GPU'muz var, TensorFlow'umuz var ve TensorFlow merkezimiz var.
‫Hadi gidip açılış konuşmamıza bir göz atalım.
‫Biz bunu yaptık.
‫Biz de bunu yaptık, ancak hepsini CoLab'de oluşturduk.
‫Şimdi gerçekten iş akışımıza gitmeye hazırız.
‫Çalışma alanımızı hazırlamak için buraya sıfırıncı adımı koymalıydım.
‫Ama bu gerçekten heyecan verici.
‫Şimdi verilerimizi zaman kiplerine dönüştürerek hazır hale getirebiliriz.
‫Not defterimize geri dönün, bu hücreyi çalıştırırsanız bir CPU'ya erişiminiz olduğundan emin olun
‫çünkü daha sonra çalıştıracağımız kod bir GPU kullanacak ve TensorFlow sürümünüzün iki nokta x'ten ve hub sürümünüzden daha
‫yüksek olduğundan emin olun.
‫Gerçekten önemli değil, ama eğer 0 ise. 7 veya üzeri, bu iyi bir şey.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.
‫Verilerimizi nasıl hazırlayacağımızı bulmaya başlayalım.