‫Bem vindo de volta.
‫Então, no último vídeo, nos certificamos de que o tempo de execução do nosso notebook CoLab ou a máquina que vive no servidor em nuvem
‫do Google em que nosso notebook está sendo executado está usando uma GPU para alimentar sua computação.
‫Agora, eu só quero mostrar a vocês algo muito legal sobre o CoLab também, porque esses notebooks são
‫compartilháveis.
‫Você pode executá-los quase instantaneamente.
‫Portanto, este é um vídeo opcional.
‫Se você quiser apenas voltar a preparar nossos dados, pule este e vá para
‫o próximo vídeo para mostrar um exemplo de notebook compartilhável do Google Lab, bem como o quanto uma GPU realmente acelera a
‫computação.
‫Então, se formos para uma nova guia de pesquisa do CoLab para o Google ponto com, se formos cancelar isso, a
‫página inicial do Google CoLab é na verdade um notebook em si.
‫Então essa é a coisa incrível.
‫Você pode copiar isso para o seu Google Drive ou podemos conectá-lo a um runtime.
‫E agora um pouco de currículo extra seria passar por este bloco de notas aqui e apenas se familiarizar com
‫o Google CoLab como se houvesse muito aqui.
‫Mas você acabou de ver que eu conectei isso a um runtime e posso começar a executar o código imediatamente neste
‫notebook.
‫Como isso é lindo?
‫Então, se formos aqui, isso não importará nenhum pipeline de importação de matplotlib alto, nem configurado.
‫Acabei de conectar isso a um runtime.
‫Isso é incrível, e agora há uma pequena seção aqui vamos nós, GPCRs e fitas tendem a fluir com
‫GPS.
‫Então, isso é o que acabamos de fazer no último vídeo em nosso tempo de execução.
‫Estamos usando um GPS.
‫Você pode ver que, se eu mover o mouse, vai parecer que estamos usando um GPS neste caderno de visão
‫canina.
‫Mas se clicarmos aqui, neste pequeno guia, isso vai nos levar a este site aqui.
‫Todo o esforço, ambos, por falar nisso, para a seção de recursos.
‫Novamente, nós apenas conectamos nosso tempo de execução aqui.
‫Isso nos dará uma pequena ideia de como o sensor flui rápido com a GPU e sem uma GPU.
‫Então, se eu for aqui.
‫Execute esta célula para garantir que estamos usando toneladas de carga para apontar algo, e esta é apenas uma linha de código
‫para garantir que seja muito semelhante.
‫Oh, GPU não encontrada.
‫Por que é isso?
‫Vamos nos certificar de que é o tempo de execução da mudança.
‫Pode ser porque estou usando uma GPU em visão dupla, você pode estar limitado a apenas uma, mas digamos que esteja
‫conectando.
‫Como isso é lindo?
‫Então, se rodarmos, isso diz que temos um lindo, então ele encontrou uma GPU no dispositivo zero.
‫Então, se formos aqui, isso é observado na aceleração da GPU em relação à CPU.
‫Vou fechar este índice analítico.
‫Nós não precisamos disso.
‫Portanto, temos algumas funções aqui.
‫O que isso basicamente quer dizer é executar algum código na CPU e executar o mesmo código na GPU.
‫Então aí está o dispositivo TFW com um dispositivo, GPU, CPU lá em cima.
‫Então, digamos shift e enter, execute apenas uma espécie de loop várias vezes.
‫Não deve demorar muito.
‫Convolver Lá vamos nós.
‫Vai envolver um filtro sobre algumas imagens aleatórias.
‫Portanto, está processando imagens.
‫Isso é exatamente o que queremos fazer.
‫Direito.
‫Olhe para aquela hora para convolver.
‫Trinta e dois por sete por sete por três se filtram.
‫Basicamente, trata-se apenas de processar imagens de mais de uma centena de imagens.
‫Dez vezes o CPA levou três vírgula quatro segundos, a GPU levou zero vírgula um segundo de pouco acima
‫de zero vírgula um segundo, então 30 vezes mais rápido.
‫Não é lindo?
‫Em primeiro lugar, o fato de como podemos nos conectar instantaneamente usando uma computação tão vasta no Google CoLab e,
‫em segundo lugar, se usarmos uma GPU, obtemos uma velocidade de 30 X.
‫Eu só acho isso incrível.
‫E agora, novamente, lembre-se de qualquer um desses tutoriais e do Google CoLab, em caso de dúvida, execute
‫o código, conecte-se a um runtime e experimente, execute você mesmo.
‫Esse é o lema, certo?
‫Em caso de dúvida, execute o código.
‫Mas, novamente, este foi apenas um vídeo opcional apenas para mostrar a você o poder do Google CoLab e
‫de uma GPU.
‫Agora que sabemos o que você pode fazer, vamos voltar ao nosso caderno de visão canina e usar um.