‫Content de te revoir.
‫Ainsi, la dernière vidéo, nous nous sommes assurés que l'environnement d'exécution de notre ordinateur portable CoLab ou la machine qui réside sur le serveur
‫cloud de Google sur lequel notre ordinateur portable est exécuté utilise un GPU pour alimenter son calcul.
‫Maintenant, je veux juste vous montrer quelque chose d'assez sympa à propos de CoLab également, car ces cahiers sont
‫partageables.
‫Vous pouvez les exécuter presque instantanément.
‫Il s'agit donc d'une vidéo facultative.
‫Si vous souhaitez simplement revenir à la préparation de nos données, passez à celle-ci et
‫passez à la vidéo suivante pour vous montrer un exemple de bloc-notes Google Lab partageable, ainsi que la mesure dans laquelle un GPU accélère réellement
‫le calcul.
‫Donc, si nous passons à un nouvel onglet de recherche de CoLab vers Google dot com, si nous devions annuler cela, la
‫page d'accueil de Google CoLab est en fait un bloc-notes en soi.
‫C'est la chose étonnante.
‫Vous pouvez le copier sur votre Google Drive ou nous pouvons le connecter à un runtime.
‫Et maintenant, un peu de programme supplémentaire serait de parcourir ce cahier ici et de se familiariser avec Google
‫CoLab comme il y en a beaucoup ici.
‫Mais vous venez de voir que je l'ai connecté à un environnement d'exécution et que je peux immédiatement commencer à exécuter du code dans ce
‫bloc-notes.
‫Qu'est-ce que c'est beau ?
‫Donc, si nous allons ici, cela n'importera aucun pipeline d'importation matplotlib élevé n'est configuré.
‫Je viens de le connecter à un runtime.
‫C'est incroyable, et maintenant il y a une petite section ici, les GPCR et les bandes ont tendance à circuler avec le
‫GPS.
‫C'est donc ce que nous venons de faire dans la dernière vidéo de notre runtime.
‫Nous utilisons un GPS.
‫Donc vous pouvez voir que si je bouge la souris, ça va aller comme si nous utilisions un GPS sur ce carnet de vision
‫de chien.
‫Mais si nous cliquons ici, ce petit guide, cela va nous amener à ce site ici.
‫Tous les tetch, les deux, soit dit en passant, à la section des ressources.
‫Encore une fois, nous connectons simplement notre environnement d'exécution ici.
‫Cela va nous donner un petit aperçu de la vitesse à laquelle le capteur circule avec le GPU et sans GPU.
‫Alors si je vais ici.
‫Exécutez cette cellule, cela va s'assurer que nous utilisons des tonnes de charge pour pointer quelque chose, et ce n'est qu'une ligne de
‫code pour s'assurer que c'est très similaire.
‫Oh, GPU introuvable.
‫Pourquoi est-ce?
‫Assurons-nous que c'est le temps d'exécution de changement.
‫C'est peut-être parce que j'utilise un GPU en double vision, vous pouvez être limité à un seul, mais disons en
‫connexion.
‫Qu'est-ce que c'est beau ?
‫Donc, si nous l'exécutons, cela dit que nous avons un beau donc il a trouvé un GPU au niveau du périphérique zéro.
‫Donc, si nous allons ici, on observe une accélération du GPU par rapport au CPU.
‫Je vais fermer cette table des matières.
‫Nous n'avons pas besoin de ça.
‫Nous avons donc quelques fonctions ici.
‫Ce que cela signifie essentiellement, c'est d'exécuter du code sur le processeur et d'exécuter le même code sur le processeur graphique.
‫Alors voilà avec un appareil TFW avec un appareil, un GPU, un CPU là-haut.
‫Alors disons shift et enter, exécutez cette sorte de boucle un certain nombre de fois.
‫Ne devrait pas prendre trop de temps.
‫Convoluer Voilà.
‫Cela va impliquer un filtre sur certaines images aléatoires.
‫Il s'agit donc de traitement d'images.
‫C'est exactement ce que nous voulons faire.
‫À droite.
‫Regardez ce moment pour convoluer.
‫Trente-deux par sept par sept par trois filtrent.
‫Il s'agit donc essentiellement de traiter des images de plus d'une centaine d'images.
‫Dix fois le CPA a pris trois virgule quatre secondes, le GPU a pris zéro virgule une seconde juste au-dessus
‫de zéro virgule une seconde, donc 30 fois plus rapide.
‫N'est-ce pas beau ?
‫Tout d'abord, le fait que nous pouvons nous connecter instantanément à l'aide d'un ordinateur aussi vaste dans Google CoLab et
‫deuxièmement, si nous utilisons un GPU, nous obtenons une vitesse de 30 X.
‫Je pense juste que c'est incroyable.
‫Et maintenant, encore une fois, souvenez-vous de l'un de ces didacticiels et de Google CoLab, en cas de doute,
‫exécutez le code, connectez-vous à un environnement d'exécution et essayez-le, exécutez-le vous-même.
‫C'est la devise, non?
‫En cas de doute, exécutez le code.
‫Mais encore une fois, il ne s'agissait que d'une vidéo facultative pour vous montrer la puissance de Google CoLab et la
‫puissance d'un GPU.
‫Maintenant, nous savons que ce que vous pouvez faire, revenons à notre cahier de vision canine et utilisons-en un.