‫Đáng kinh ngạc.
‫Vì vậy, bây giờ nếu bạn in ra dòng nhỏ này ở đây, nó sẽ in ra một cái gì đó giống như phiên bản HTF này.
‫Tôi đang sử dụng 2. 1. 0, nhưng nếu của bạn có hai điểm ở trên, điều đó sẽ ổn.
‫Trừ khi TensorFlow.
‫Tôi đã phá vỡ tất cả mã mà chúng tôi đang làm việc ở đây, điều này khó xảy ra.
‫Nhưng đáng lẽ tôi nên đến đây để chuẩn bị không gian làm việc của chúng tôi.
‫Lẽ ra, tôi phải đưa ra những gì chúng tôi thực sự sẽ làm.
‫Vì vậy, chúng tôi cần nhập TensorFlow hai điểm X, chúng tôi đã thực hiện điều đó.
‫Chúng ta có thể đặt một dấu kiểm nhỏ bên cạnh đó.
‫Tôi tự hỏi nếu chúng ta có thể.
‫Tôi sẽ đặt một biểu tượng cảm xúc bên cạnh nó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Dấu tích xanh.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng tôi cần nhập trung tâm TensorFlow và chúng tôi cũng cần đảm bảo rằng chúng tôi đang sử dụng GPU.
‫Hãy nhớ rằng, trong bài giảng giới thiệu, chúng tôi đã nói rằng chúng tôi sẽ cần một GPU vì khi chúng
‫tôi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc, thông thường các mẫu rộng hơn rất nhiều.
‫Và việc chạy một mạng nơ-ron, một loại mô hình học máy đặc biệt, cần nhiều sức mạnh tính toán hơn nhiều so với những gì
‫mà mô hình học máy truyền thống như một khu rừng ngẫu nhiên mà chúng tôi đã chạy trong quá
‫khứ có hoặc ít nhất là trong trường hợp của chúng tôi, bởi vì chúng tôi đang xử lý nhiều dữ liệu hơn lần này.
‫Chúng tôi có hơn 10.000 hình ảnh, gần một gigabyte dữ liệu.
‫Vì vậy, trong khi SVS trước đây của chúng tôi chỉ có vài megabyte hoặc kilobyte thậm chí ít hơn thế.
‫Vì vậy, chúng ta đã nhập TensorFlow hai điểm X, bây giờ chúng ta cần tìm cách nhập trung tâm TensorFlow, được không.
‫Và đảm bảo rằng chúng tôi đang sử dụng GPU.
‫Và bây giờ nếu chúng tôi quay lại, lý do tại sao chúng tôi cần trung tâm TensorFlow là vì đây là nơi chúng tôi
‫sẽ chọn mô hình của mình.
‫Và lý do tại sao chúng ta cần TensorFlow, tất nhiên, là để xây dựng toàn bộ hệ thống này và đưa dữ liệu của chúng
‫ta vào các thời kỳ.
‫Vì vậy, chúng tôi vẫn đang chuẩn bị không gian làm việc của mình.
‫Hãy nhập trung tâm TensorFlow.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đặt ở đây, tôi sẽ viết một bình luận nhỏ, nhập các công cụ cần thiết.
‫Chúng tôi có thể nhập thêm một số nữa mà chúng tôi sẽ sử dụng, nhưng chúng tôi có thể nhập chúng khi chúng tôi tiếp tục.
‫Nhưng tôi chỉ muốn làm cho hai điều này được biết đến ngay trên cùng bởi vì đây là những điều chính của toàn bộ
‫dự án này.
‫Vì vậy, hãy nhập trung tâm TensorFlow, nó đã được cài đặt sẵn trong CoLab, thật tuyệt.
‫Một lý do tuyệt vời khác để sử dụng CoLab làm Trung tâm.
‫Đó là cách truyền thống của trung tâm TensorFlow để nhập nó.
‫Sau đó, chúng tôi cũng có thể đi in.
‫TF.
‫Phiên bản Hub.
‫Y giống nhau.
‫Trung tâm.
‫Dấu gạch dưới.
‫Phiên bản.
‫Gạch dưới, gạch dưới.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ viết một dòng nhỏ ở đây bây giờ chúng tôi đã nhập TensorFlow, điều này
‫sẽ giúp chúng tôi kiểm tra xem có sẵn GPU hay không.
‫Bởi vì TensorFlow, những gì nó làm là nó cho phép chúng ta viết mã Python, được thực thi trên GPU.
‫Vì vậy, TensorFlow bên dưới tất cả mã TensorFlow mà chúng tôi viết gọi một thư viện khác cho phép mã của
‫chúng tôi chạy trên GPU để thực hiện các phép tính số thực sự nhanh chóng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Kiểm tra tính khả dụng của GPU.
‫Và bây giờ một lý do khác khiến chúng tôi sử dụng CoLab là vì Google vui lòng cung cấp quyền truy cập GPU miễn phí cho chúng tôi.
‫Vì vậy, máy tính xách tay của tôi, nếu tôi cố gắng chạy dự án này trên máy tính xách tay của mình, có
‫lẽ nó sẽ cháy hết trước khi nó kịp định hình.
‫Nó có thể chạy trong nhiều ngày liên tục.
‫Nhưng những gì chúng ta sẽ thấy khi cuối cùng chúng ta cũng đến với nó, bởi vì chúng ta sẽ sử dụng GPU, nó chạy
‫nhanh hơn rất nhiều.
‫Và thậm chí sau đó sẽ mất nửa giờ hoặc lâu hơn.
‫Chúng tôi đang vượt lên phía trước của chính mình.
‫Sau đó, bạn sẽ đi vào.
‫Hãy chỉ kiểm tra xem GPU có sẵn không.
‫Vì vậy, tôi sẽ chỉ cho bạn một chút mã mà bạn có thể sử dụng.
‫Nó dựa trên TensorFlow để xem liệu có sẵn GPU hay không.
‫Bây giờ tôi sẽ viết ra một thông điệp thành công nhỏ vì tôi thích thấy rằng chúng ta có quyền truy cập vào GPU.
‫Và bạn nên thành thật mà nói, bởi vì đây là nguyên nhân gây ra cuộc cách mạng học sâu là quyền truy
‫cập vào GPU.
‫Và bây giờ chức năng nhỏ này đang làm gì ở đây?
‫Tôi muốn bạn thử tưởng tượng xem nó đang làm gì?
‫Chúng tôi đang truy cập TensorFlow.
‫TensorFlow là cấu hình và nó sẽ liệt kê các thiết bị vật lý.
‫Và điều đó thực sự có nghĩa là những gì bạn có thể nghĩ.
‫Nó có nghĩa là những thiết bị vật lý nào đang cung cấp năng lượng cho bộ ba công cụ tính toán của Google này, vì vậy chúng ta có
‫thể nói ram chúng là gigabyte 1. 11 và chúng tôi có đĩa.
‫Còn gì nữa không?
‫Chúng tôi quan tâm nhất đến CPU, vì vậy chúng tôi sẽ vượt qua nó.
‫Chuỗi GPU.
‫Đây là những người đã viết TensorFlow đã gặp sự cố này trước đây và họ đã làm điều này để
‫làm cho điều này dễ dàng hơn để kiểm tra xem chúng tôi có GPU ls nào không.
‫Vẻ mặt không vui.
‫Vì vậy, chúng tôi chạy điều này.
‫Hãy xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Ồ, chúng tôi có TensorFlow Hub.
‫Đẹp quá.
‫Chúng tôi không có CPU.
‫Và bạn có thể hỏi, trung tâm TensorFlow là gì?
‫Chà, đây là nơi tôi khuyến khích bạn tự nghiên cứu.
‫Những gì tôi sẽ trải qua trong giây lát.
‫Nhưng bạn đi.
‫Trung tâm TensorFlow là gì?
‫Tìm kiếm điều đó.
‫Hãy đọc nhanh nếu bạn muốn xem.
‫Nhưng đừng lo lắng về điều đó bây giờ.
‫Những gì chúng tôi tập trung vào là chuẩn bị sẵn một GPU.
‫Hừ!
‫Được rồi.
‫làm sao chúng ta làm việc đó bây giờ?
‫Vâng, chúng ta hãy tìm ra nó.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến thời gian chạy.
‫Chúng ta có thể thay đổi thời gian chạy.
‫Bây giờ một lần nữa, đây là thời gian chạy của chúng tôi ở đây.
‫Vì vậy, có rất nhiều thứ trông hơi phức tạp.
‫Vì vậy, hãy kết nối với thời gian chạy được lưu trữ trên máy chủ lưu trữ của chúng tôi.
‫Được rồi đi thôi.
‫Thay đổi thời gian chạy.
‫Loại thời gian chạy.
‫Đây là cách chúng tôi có quyền truy cập vào GPU.
‫Chúng tôi có loại thời gian chạy Python ba.
‫Tôi đang ghi lại điều này vào sau năm 2020, vì vậy Python hai không còn được hỗ trợ nữa.
‫Vì vậy, luôn luôn là Python ba.
‫Điều đó có nghĩa là Python hai sẽ không nhận được bất kỳ bản cập nhật nào nữa.
‫Nó có thể sẽ vẫn chạy trong một thời gian.
‫Phần cứng, bộ tăng tốc.
‫Hãy bấm vào đây.
‫Điều đó có nghĩa là gì?
‫Hãy phóng to.
‫Loại GPU nào có sẵn trong CoLab.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều này là cần thiết cho CoLab.
‫Các GPU có sẵn trong CoLab thường bao gồm thẻ NVIDIA, HT fours, p fours và P 100.
‫Một lần nữa, nếu bạn tò mò đây là những gì, hãy google nvidia 80, nvidia T4, Nvidia P4, Nvidia P 100.
‫Tóm lại, đây là các loại GPU NVIDIA khác nhau.
‫Nvidia là nhà sản xuất GPU giống như Intel là nhà sản xuất CPU, và đây chỉ là các mẫu chip khác nhau.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi vào đây.
‫Chúng tôi sẽ chọn một CPU.
‫Bạn cũng có thể chọn CPU, nhưng hiện tại chúng tôi đang tập trung vào GPU.
‫TPU yêu cầu thiết lập nhiều hơn một chút với mã, nhưng đó có thể là một lần nữa, một cái gì đó mà bạn
‫có thể tự tra cứu.
‫Cách sử dụng TPU trong chuyên mục.
‫Đó là một chút lỗ thỏ mà bạn có thể xuống.
‫Nhưng hãy sử dụng GPU.
‫Nhấp vào để lưu.
‫Một lần nữa để làm điều đó GPU loại thời gian chạy thay đổi thời gian chạy và bạn sẽ thấy, ồ chúng tôi đã kết nối lại Google Drive và điều
‫này đang thay đổi.
‫Nhìn kìa.
‫Ồ, đúng vậy.
‫Được kết nối với Python ba, CPU hỗ trợ công cụ Google Compute.
‫Tuyệt vời.
‫Vì thế.
‫Những gì chúng tôi phải làm bây giờ là vì chúng tôi vừa khởi động lại thời gian chạy của mình, chúng tôi sẽ phải làm nếu
‫bạn đã có quyền truy cập vào TensorFlow 2. 0, giống như nếu đầu ra của ô này là TensorFlow 2. 0, bạn chỉ có thể chạy lại
‫ô này.
‫Nhưng vì tôi không có TensorFlow 2. 0 theo mặc định, tôi sẽ phải chạy lại ô này ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi chạy TensorFlow này hai điểm x được chọn ngay bây giờ.
‫Các ngón tay vượt qua nếu chúng ta có sẵn GPU, nghĩa là tính toán số siêu nhanh.
‫Thông báo đầu ra nhỏ này sẽ thay đổi vì đoạn mã nhỏ này sẽ kiểm tra
‫xem có GPU hay không, trông giống như nó.
‫Hãy chạy cái này.
‫Ồ, vâng.
‫Tuyệt vời!
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi có sẵn GPU, chúng tôi có sẵn TensorFlow và chúng tôi có trung tâm TensorFlow.
‫Chúng ta hãy xem bài phát biểu quan trọng của chúng ta về nơi chúng ta đang làm.
‫Chúng tôi đã làm điều này.
‫Đây là những gì chúng tôi đã làm, ngoại trừ việc chúng tôi đã xây dựng tất cả trong CoLab.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã sẵn sàng để thực sự đi đến quy trình làm việc của mình.
‫Tôi nên đặt bước số 0 ở đây là chuẩn bị không gian làm việc của chúng tôi.
‫Nhưng điều này thực sự thú vị.
‫Bây giờ chúng ta có thể chuẩn bị dữ liệu của mình bằng cách chuyển nó thành các thì.
‫Vì vậy, hãy quay lại sổ ghi chép của chúng tôi, hãy đảm bảo rằng nếu bạn chạy ô này, bạn đã có
‫quyền truy cập vào CPU vì mã chúng tôi chạy sau này sẽ sử dụng GPU và đảm bảo phiên bản TensorFlow của bạn cao hơn hai điểm x
‫và phiên bản trung tâm của bạn.
‫Nó không thực sự quan trọng, nhưng nếu nó là 0. 7 trở lên, đó là một điều tốt.
‫Vì vậy, tôi sẽ gặp bạn trong video tiếp theo.
‫Hãy bắt đầu tìm cách chuẩn bị dữ liệu của chúng ta.