‫お帰りなさい｡
‫前回のビデオでは､ CoLabノートブックランタイム､ またはノートブックが実行されているGoogleのクラウドサーバー上にあるマシンが､
‫GPUを使用してコンピューティングを行っていることを確認しました｡
‫このノートブックは共有できるので､ ほとんど即座に実行することができます｡
‫というわけで､ これはオプションの動画です｡
‫次のビデオでは､ 共有可能なGoogle CoLabノートブックの例と､
‫GPUが実際にどの程度計算を高速化するのかを紹介します｡
‫そこで､ 新しいタブでCoLab Research Googleを表示させると｡ com､ これを打ち消すとしたら､ Google CoLabのホームページは､
‫実はそれ自体がノートブックなんです｡
‫だから､ そこがすごいんです｡
‫Google Driveにコピーすることもできますし､ これをランタイムに接続することもできます｡
‫そして､ このノートブックを見ながら､ Google CoLabに慣れることが､ ちょっとした追加カリキュラムになります｡
‫ここにはたくさんありますが､ ランタイムに接続して､ このノートブックですぐにコードを実行できるようにしたところを見ていただきました｡
‫なんて美しいんでしょう｡
‫つまり､ ここに行くと､ これは何もインポートされないということです｡
‫PY map plot lib import py plots セットアップなし｡
‫これをランタイムにつないだところ｡
‫それはすごいですね｡
‫そして､ GPUとCPU､ TensorFlow with GPUsという小さなセクションがあります｡
‫つまり､ これは前回のビデオでやったばかりなのです｡
‫今回のランタイムでは､ GPUを使用しています｡
‫動けばマウスが離れていくのがわかると思います｡
‫このドッグビジョンノートではGPUを使用していますが､ ここをクリックすると､ この小さなガイドが表示され､ ここからこのウェブサイトに移動できます｡
‫ちなみにこの2つをすべてデタッチして､ 資料編に｡
‫ここでも､ ランタイムを接続するだけです｡
‫これで､ TensorFlowがGPUありの場合とGPUなしの場合で､ どれくらいの速度が出るのかが少しわかると思います｡
‫だから､ ここに行けば｡
‫このセルを実行します｡
‫TensorFlowを使って何かを指し示していることを確認することになる｡
‫そして､ これは非常に似ていることを確認するためのコード行に過ぎません｡
‫O GPUが見つからない｡
‫これはなぜでしょうか｡
‫チェンジランタイムであることを確認しよう｡
‫ドッグビジョンでGPUを使っているからかもしれません｡
‫のみに限定される場合があります｡
‫でも､ 見てみましょう｡
‫つなぐ｡
‫なんて美しいんでしょう｡
‫つまり､ これを実行すると､ GPUがあるということになります｡
‫美しい｡
‫つまり､ デバイスGPUゼロでGPUを発見したわけです｡
‫ここで､ CPUと比較してGPUのスピードアップを観察してみましょう｡
‫この目次を閉じます｡
‫それは必要ない｡
‫そこで､ ここでは2つの機能を紹介します｡
‫これは基本的に､ あるコードをCPUで実行し､ 同じコードをGPUで実行するということです｡
‫そこで､ TFデバイスでTFデバイスのGPUのCPUを上に持っていくわけです｡
‫つまり､ シフトとアンチを実行すると､ ある種のループを何度も走らせることになります｡
‫バルブができるまで､ それほど時間はかからないはずです｡
‫ああ､ そうだったのか｡
‫ランダムな画像にフィルターをかけることになります｡
‫つまり､ 画像を加工しているわけです｡
‫それこそが､ 私たちがやりたいことなのです｡
‫そうですね｡
‫32×7×7×3フィルターオーバーを巻き込むためにその時間を見てください｡
‫つまり､ これは基本的に100枚以上の画像の中から何枚かを加工しているだけなのです｡
‫10回です｡
‫CPUは3. 4秒
‫GPUは0. 1秒または0.5秒強 1秒
‫だから30倍速い｡
‫美しいと思いませんか？
‫まず､ Google CoLabの高速コンピューティングを利用することで､ 瞬時に接続できることです｡
‫そして2つ目は､ GPUを使えば30倍のスピードアップが図れるということです｡
‫ただ､ それはすごいことだと思うんです｡
‫さて､ ここでもう一度､ Google CoLabのチュートリアルに覚えのある方はいらっしゃいますか？
‫疑わしい場合は､ コードを実行し､ ランタイムに接続し､ 試してみてください｡
‫自分で実行してみてください｡
‫それがモットーなんですね｡
‫疑わしい場合は､ コードを実行してください｡
‫しかし､ 今回もGoogle CoLabとGPUの威力を知ってもらうためだけのオプショナルな動画に過ぎません｡
‫これで､ GPUに何ができるかがわかった｡
‫犬用ビジョンノートに戻って､ 使ってみよう｡