‫Willkommen zurück.
‫Im letzten Video haben wir also sichergestellt, dass unsere CoLab-Notebook-Laufzeit oder der Computer, der auf dem Cloud-Server von Google lebt,
‫auf dem unser Notebook läuft, eine GPU verwendet, um seine Rechenleistung zu betreiben.
‫Jetzt möchte ich Ihnen nur noch etwas ziemlich Cooles über CoLab zeigen, da diese Notebooks gemeinsam genutzt werden
‫können.
‫Sie können sie fast sofort ausführen.
‫Dies ist also ein optionales Video.
‫Wenn Sie nur noch einmal unsere Daten vorbereiten möchten, überspringen Sie dieses und gehen Sie
‫zum nächsten Video, um Ihnen ein Beispiel für ein gemeinsam nutzbares Google Lab-Notebook zu zeigen und zu zeigen, wie viel eine GPU die Rechenleistung
‫tatsächlich beschleunigt.
‫Wenn wir also auf einen neuen Tab CoLab-Recherche zu Google dot com gehen, wenn wir diesen ausschließen, ist
‫die Homepage von Google CoLab eigentlich ein Notizbuch für sich.
‫Das ist das Erstaunliche.
‫Sie können das auf Ihr Google Drive kopieren oder wir können dies mit einer Laufzeit verbinden.
‫Und jetzt wäre ein kleines zusätzliches Curriculum, dieses Notizbuch hier durchzugehen und sich einfach mit Google CoLab vertraut
‫zu machen, als gäbe es hier viel.
‫Aber Sie haben gerade gesehen, dass ich das mit einer Laufzeit verbunden habe und sofort Code in diesem Notebook ausführen
‫kann.
‫Wie schön ist das?
‫Wenn wir also hierher gehen, wird keine hohe Matplotlib-Importpipeline importiert.
‫Ich habe das gerade mit einer Laufzeit verbunden.
‫Das ist erstaunlich, und jetzt gibt es einen kleinen Abschnitt, GPCRs und Bänder neigen dazu, mit GPS zu
‫fließen.
‫Das haben wir gerade im letzten Video in unserer Laufzeit gemacht.
‫Wir verwenden ein GPS.
‫Sie können also sehen, dass, wenn ich die Maus bewege, es sich so verhält, als würden wir ein GPS auf diesem
‫Hundesicht-Notizbuch verwenden.
‫Aber wenn wir hier klicken, führt uns dieser kleine Leitfaden zu dieser Website hier.
‫Die ganze Technik, übrigens beides zum Abschnitt Ressourcen.
‫Auch hier verbinden wir einfach unsere Laufzeit hier.
‫Dies wird uns einen kleinen Einblick geben, wie schnell der Sensor mit der GPU und ohne GPU fließt.
‫Also wenn ich hierher gehe.
‫Führen Sie diese Zelle aus, um sicherzustellen, dass wir Tonnen von Last verwenden, um auf etwas zu verweisen, und dies ist nur eine Codezeile,
‫um sicherzustellen, dass sie sehr ähnlich ist.
‫Ach ja, GPU nicht gefunden.
‫Warum ist das?
‫Stellen wir sicher, dass die Laufzeit geändert wird.
‫Es kann daran liegen, dass ich eine GPU im Doppelbild verwende, Sie sind möglicherweise auf nur eine beschränkt, aber sagen wir, eine
‫Verbindung herzustellen.
‫Wie schön ist das?
‫Wenn wir also ausführen, bedeutet dies, dass wir eine schöne haben, sodass eine GPU bei Gerät Null gefunden wird.
‫Wenn wir also hierher gehen, wird eine Beschleunigung der GPU im Vergleich zur CPU beobachtet.
‫Ich werde dieses Inhaltsverzeichnis schließen.
‫Das brauchen wir nicht.
‫Wir haben hier also ein paar Funktionen.
‫Was dies im Grunde bedeutet, ist, etwas Code auf der CPU auszuführen und denselben Code auf der GPU auszuführen.
‫Also los gehts mit einem TFW-Gerät mit einem Gerät, GPU, CPU da oben.
‫Sagen wir also Shift und Enter, führen Sie dies einfach aus, und führen Sie eine Art Schleife mehrmals aus.
‫Sollte nicht zu lange dauern.
‫Convolve Da gehen wir.
‫Es wird einen Filter über einige zufällige Bilder beinhalten.
‫Es verarbeitet also Bilder.
‫Genau das wollen wir tun.
‫Richtig.
‫Schauen Sie sich diese Zeit an, um sich zu falten.
‫Zweiunddreißig mal sieben mal sieben mal drei Filter vorbei.
‫Dies ist also im Grunde nur die Verarbeitung von Bildern dieser über hundert oder so Bilder.
‫Zehnmal brauchte der CPA drei Komma vier Sekunden, die GPU brauchte null Komma eine Sekunde von
‫knapp über null Komma eine Sekunde, also 30-mal schneller.
‫Ist das nicht schön?
‫Erstens, die Tatsache, wie schnell wir uns mit der Nutzung eines so umfangreichen Computings in Google CoLab verbinden können, und
‫zweitens, wenn wir eine GPU verwenden, erreichen wir eine Geschwindigkeitssteigerung von 30 X.
‫Ich finde das einfach unglaublich.
‫Und jetzt erinnern Sie sich noch einmal an eines dieser Tutorials und Google CoLab, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus, stellen Sie eine
‫Verbindung zu einer Laufzeit her und probieren Sie es aus, führen Sie es selbst aus.
‫Das ist die Devise, oder?
‫Führen Sie im Zweifelsfall den Code aus.
‫Aber auch hier war dies nur ein optionales Video, um Ihnen die Leistungsfähigkeit von Google CoLab und die Leistungsfähigkeit einer
‫GPU zu zeigen.
‫Jetzt wissen wir, was Sie tun können. Kommen wir zurück zu unserem Hundesicht-Notizbuch und verwenden Sie eines.