‫Bienvenido de nuevo.
‫Entonces, en el último video, nos aseguramos de que el tiempo de ejecución de nuestra computadora portátil CoLab o la máquina que vive en el servidor en la
‫nube de Google en la que se ejecuta nuestra computadora portátil esté usando una GPU para alimentar su computación.
‫Ahora, solo quiero mostrarte algo muy bueno sobre CoLab también, porque estos portátiles se pueden
‫compartir.
‫Puede ejecutarlos casi instantáneamente.
‫Entonces este es un video opcional.
‫Si solo desea volver a preparar nuestros datos, omita este y pase al siguiente video
‫para mostrarle un ejemplo de una computadora portátil de Google Lab que se puede compartir, así como cuánto acelera realmente la computación una
‫GPU.
‫Entonces, si vamos a una nueva pestaña de búsqueda de CoLab en Google punto com, si cancelamos esto, la página de
‫inicio de Google CoLab es en realidad un cuaderno en sí mismo.
‫Entonces eso es lo asombroso.
‫Puede copiarlo en su Google Drive o podemos conectarlo a un tiempo de ejecución.
‫Y ahora, un poco de plan de estudios adicional sería revisar este cuaderno aquí y familiarizarse con
‫Google CoLab como si hubiera mucho aquí.
‫Pero acabas de ver que lo conecté a un tiempo de ejecución e inmediatamente puedo comenzar a ejecutar código en este
‫cuaderno.
‫Que hermoso es eso
‫Entonces, si vamos aquí, esto no va a importar ninguna tubería de importación de matplotlib alta, no está configurada.
‫Acabo de conectar esto a un tiempo de ejecución.
‫Eso es asombroso, y ahora hay una pequeña sección aquí vamos, los GPCR y las cintas tienden a fluir con el
‫GPS.
‫Así que esto es lo que acabamos de hacer en el último video de nuestro tiempo de ejecución.
‫Estamos usando un GPS.
‫Entonces, puede ver que si muevo el mouse, funcionará como si estuviéramos usando un GPS en este portátil de visión de
‫perro.
‫Pero si hacemos clic aquí, esta pequeña guía, nos llevará a este sitio web aquí.
‫Todo el truco, ambos, por cierto, a la sección de recursos.
‫Nuevamente, simplemente conectamos nuestro tiempo de ejecución aquí.
‫Esto nos dará una pequeña idea de qué tan rápido fluye el sensor con la GPU y sin una GPU.
‫Así que si voy aquí.
‫Ejecute esta celda, se asegurará de que estamos usando toneladas de carga para señalar algo, y esto es solo una línea de código
‫para asegurarse de que sea muy similar.
‫Oh, no se encontró la GPU.
‫¿Por qué es esto?
‫Asegurémonos de que sea el tiempo de ejecución de cambio.
‫Puede ser porque estoy usando una GPU en visión doble, puede que esté limitado a solo una, pero digamos que se
‫conecta.
‫Que hermoso es eso
‫Entonces, si ejecutamos esto, dice que tenemos una hermosa, por lo que se encontró una GPU en el dispositivo cero.
‫Entonces, si vamos aquí, se observa que esto se acelera en la GPU en relación con la CPU.
‫Voy a cerrar esta tabla de contenido.
‫No lo necesitamos.
‫Entonces tenemos un par de funciones aquí.
‫Lo que esto dice básicamente es ejecutar un código en la CPU y ejecutar el mismo código en la GPU.
‫Así que ahí lo tienes con el dispositivo TFW con un dispositivo, GPU, CPU allá arriba.
‫Así que digamos shift y enter, ejecuta esto, simplemente ejecuta una especie de bucle varias veces.
‫No debería tomar mucho tiempo.
‫Convolucionar Ahí vamos.
‫Va a involucrar un filtro sobre algunas imágenes aleatorias.
‫Entonces está procesando imágenes.
‫Eso es exactamente lo que queremos hacer.
‫Derecha.
‫Mira ese momento para convulsionar.
‫Se filtran treinta y dos por siete por siete por tres.
‫Así que básicamente se trata de procesar imágenes de más de un centenar de imágenes.
‫Diez veces, el CPA tomó tres coma cuatro segundos, la GPU tomó cero punto un segundo o justo por encima de
‫cero punto un segundo, por lo que 30 veces más rápido.
‫¿No es hermoso eso?
‫En primer lugar, el hecho de que podemos conectarnos instantáneamente al uso de una informática tan vasta en Google CoLab
‫y, en segundo lugar, si usamos una GPU, obtenemos una velocidad de 30 X.
‫Creo que es asombroso.
‫Y ahora, nuevamente, recuerde cualquiera de estos tutoriales y Google CoLab, si tiene dudas, ejecute el código, conéctese
‫a un tiempo de ejecución y pruébelo, ejecútelo usted mismo.
‫Ese es el lema, ¿verdad?
‫En caso de duda, ejecute el código.
‫Pero nuevamente, este fue solo un video opcional solo para mostrarle el poder de Google CoLab y el poder
‫de una GPU.
‫Ahora sabemos que lo que puede hacer, regresemos a nuestro cuaderno de visión del perro y usemos uno.