‫مرحبًا بعودتك.
‫لذا ، فإن آخر مقطع فيديو تأكدنا منه أن وقت تشغيل الكمبيوتر الدفتري CoLab أو الجهاز الذي يعمل على خادم Google السحابي الذي تم تشغيل الكمبيوتر
‫الدفتري الخاص بنا عليه يستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU) لتشغيل الحوسبة الخاصة به.
‫الآن ، أريد فقط أن أريكم شيئًا رائعًا عن CoLab أيضًا ، نظرًا لأن هذه الدفاتر قابلة للمشاركة
‫، يمكنك تشغيلها على الفور تقريبًا.
‫إذن هذا فيديو اختياري.
‫إذا كنت ترغب في العودة إلى تجهيز بياناتنا ، فانتقل إلى تخطي هذا وانتقل إلى الفيديو
‫التالي ، والذي سنعرض لك مثالاً على دفتر ملاحظات Google CoLab قابل للمشاركة ، بالإضافة إلى مدى سرعة وحدة
‫معالجة الرسومات (GPU) بالفعل حتى حساب.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى علامة تبويب جديدة CoLab Research Google. com ، إذا أردنا إلغاء هذا ، فإن الصفحة الرئيسية لـ Google
‫CoLab هي في الواقع دفتر ملاحظات بحد ذاته.
‫هذا هو الشيء المدهش.
‫يمكنك نسخ ذلك إلى Google Drive الخاص بك أو يمكننا ربط هذا بوقت التشغيل.
‫والآن سيكون القليل من المنهج الإضافي هو الاطلاع على هذا الكمبيوتر الدفتري هنا والتعرف
‫على Google CoLab.
‫مثل ، هناك الكثير هنا ، لكنك رأيت للتو أنني قمت بتوصيل ذلك بوقت تشغيل ويمكنني أن أبدأ فورًا في تشغيل
‫الكود في هذا الكمبيوتر الدفتري.
‫كم هذا جميل؟
‫لذا إذا ذهبنا إلى هنا ، فلن يستورد هذا أحدًا.
‫PY map plot lib import py plots plot no set up.
‫لقد قمت للتو بربط هذا بوقت التشغيل.
‫هذا مدهش.
‫والآن يوجد قسم صغير هنا إذا ذهبنا إلى وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية ، TensorFlow مع وحدات معالجة الرسومات.
‫إذن هذا ما فعلناه للتو في الفيديو الأخير.
‫في وقت التشغيل لدينا ، نحن نستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU).
‫يمكنك أن ترى أنه إذا تحركت ، فسيذهب الماوس بعيدًا.
‫نحن نستخدم GPU في دفتر رؤية الكلب هذا ، ولكن إذا نقرنا هنا ، فهذا الدليل الصغير ، سيأخذنا إلى
‫هذا الموقع هنا.
‫كل هذا ، بالمناسبة ، فصل كلاهما إلى قسم الموارد.
‫مرة أخرى ، نقوم فقط بتوصيل وقت التشغيل هنا.
‫سيعطينا هذا نظرة ثاقبة حول مدى سرعة TensorFlow مع وحدة معالجة الرسومات وبدون وحدة معالجة الرسومات.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا.
‫قم بتشغيل هذه الخلية.
‫سوف تتأكد من أننا نستخدم TensorFlow للإشارة إلى شيء ما.
‫وهذا مجرد سطر من التعليمات البرمجية للتأكد من أنه مشابه جدًا.
‫O GPU غير موجود.
‫لماذا هذا؟
‫دعونا نتأكد من تغيير وقت التشغيل.
‫قد يكون ذلك لأنني أستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU) في رؤية الكلاب.
‫قد يقتصر على واحد فقط.
‫لكن دعنا نرى.
‫توصيل.
‫كم هذا جميل؟
‫إذا قمنا بتشغيل هذا يعني أن لدينا وحدة معالجة الرسومات.
‫جميلة.
‫لذلك تم العثور على GPU في جهاز GPU صفر.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا ، فسيتم ملاحظة تسريع وحدة معالجة الرسومات بالنسبة إلى وحدة المعالجة المركزية.
‫سأغلق جدول المحتويات هذا.
‫لسنا بحاجة لذلك.
‫إذن لدينا وظيفتان هنا.
‫ما يقوله هذا أساسًا هو تشغيل بعض التعليمات البرمجية على وحدة المعالجة المركزية وتشغيل نفس الكود على وحدة معالجة الرسومات.
‫لذلك تذهب مع جهاز TF مع وحدة معالجة الرسومات GPU الخاصة بجهاز TF هناك.
‫لنفترض أن shift و anti run ، هذا سيجري نوعًا من التكرار عدة مرات.
‫لا ينبغي أن يستغرق وقتا طويلا يأتي الصمام.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫سيشمل مرشحًا على بعض الصور العشوائية.
‫لذا فهي تعالج الصور.
‫هذا بالضبط ما نريد القيام به.
‫الصحيح.
‫انظر إلى ذلك الوقت لتشمل 32 في سبعة في سبعة في ثلاثة مرشح.
‫إذن هذه مجرد معالجة أساسية لبعض الصور لهذه أكثر من 100 صورة أو نحو ذلك.
‫عشرة مرات.
‫استغرقت وحدة المعالجة المركزية 3. 4 ثوان.
‫استغرق GPU 0. 1 ثانية أو ما يزيد قليلاً عن 0. 1 ثانية.
‫حتى 30 مرة أسرع.
‫أليس هذا جميل؟
‫بادئ ذي بدء ، حقيقة كيف يمكننا الاتصال على الفور باستخدام مثل هذه الحوسبة السريعة في Google CoLab.
‫وثانيًا ، إذا استخدمنا وحدة معالجة الرسومات ، نحصل على سرعة تصل إلى 30 X.
‫أنا فقط أعتقد أن هذا مذهل.
‫والآن ، مرة أخرى ، هل تتذكر أيًا من هذه البرامج التعليمية في Google CoLab؟
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود ، واتصل بوقت التشغيل وجربه.
‫قم بتشغيله لنفسك.
‫هذا هو الشعار ، صحيح؟
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫ولكن مرة أخرى ، كان هذا مجرد مقطع فيديو اختياري فقط لإظهار قوة Google CoLab وقوة وحدة معالجة
‫الرسومات.
‫نحن نعلم الآن ما يمكن أن تفعله وحدة معالجة الرسومات.
‫دعنا نعود إلى دفتر رؤية الكلب الخاص بنا ونستخدم واحدة.