‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫วิดีโอที่แล้วทำให้แน่ใจได้ว่ารันไทม์โน้ตบุ๊ก CoLab หรือเครื่องที่ทำงานบนคลาวด์เซิร์ฟเวอร์ของ Google
‫ที่โน้ตบุ๊กของเราใช้งานอยู่นั้นใช้ GPU เพื่อขับเคลื่อนการประมวลผล
‫ตอนนี้ ฉันแค่ต้องการแสดงให้คุณเห็นบางสิ่งที่เจ๋งมากเกี่ยวกับ CoLab เช่นกัน เนื่องจากสมุดบันทึกเหล่านี้สามารถแชร์ได้
‫คุณจึงเรียกใช้ได้เกือบจะในทันที
‫นี่เป็นวิดีโอทางเลือก
‫หากคุณต้องการกลับไปเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อม ให้ข้ามวิดีโอนี้ไปในวิดีโอถัดไป
‫ซึ่งเราจะแสดงตัวอย่างโน้ตบุ๊ก Google CoLab ที่แชร์ได้ รวมถึงความเร็วของ GPU ขึ้นคำนวณ
‫ดังนั้นหากเราไปที่แท็บใหม่ CoLab Research Google com หากเราต้องยกเลิกสิ่งนี้ หน้าแรกของ Google
‫CoLab แท้จริงแล้วคือสมุดบันทึกในตัวมันเอง
‫นั่นคือสิ่งที่น่าอัศจรรย์
‫คุณสามารถคัดลอกไปที่ Google Drive ของคุณหรือเราสามารถเชื่อมต่อกับรันไทม์ได้
‫และตอนนี้ หลักสูตรเพิ่มเติมอีกเล็กน้อยก็คือการทำสมุดบันทึกเล่มนี้ที่นี่ และทำความคุ้นเคยกับ
‫Google CoLab
‫เช่น มีหลายสิ่งหลายอย่างที่นี่ แต่คุณเพิ่งเห็นว่าฉันเชื่อมต่อสิ่งนั้นกับรันไทม์ และฉันสามารถเริ่มรันโค้ดในสมุดบันทึกนี้ได้ทันที
‫จะสวยขนาดไหนเนี่ย?
‫ถ้าเราไปที่นี่ สิ่งนี้จะไม่นำเข้าเลย
‫พล็อตแผนที่ PY lib นำเข้าพล็อต py ไม่ได้ตั้งค่า
‫ฉันเพิ่งเชื่อมต่อสิ่งนี้กับรันไทม์
‫ที่น่าตื่นตาตื่นใจ
‫และตอนนี้ก็มีส่วนเล็กๆ ในนี้ หากเราใช้ GPU และ CPU, TensorFlow กับ GPU
‫นี่คือสิ่งที่เราทำในวิดีโอที่แล้ว
‫ในรันไทม์ เราใช้ GPU
‫คุณจะเห็นว่าถ้าฉันขยับ เมาส์จะหายไป
‫เรากำลังใช้ GPU ในสมุดบันทึกสำหรับสุนัขตัวนี้ แต่ถ้าเราคลิกที่นี่ คำแนะนำเล็ก ๆ นี้จะพาเราไปที่เว็บไซต์นี้ที่นี่
‫ทั้งหมดแยกทั้งสองสิ่งนี้ออกไปยังส่วนทรัพยากร
‫อีกครั้ง เราเพิ่งเชื่อมต่อรันไทม์ของเราที่นี่
‫นี่จะให้ข้อมูลเชิงลึกเล็กน้อยเกี่ยวกับความเร็วของ TensorFlow กับ GPU และไม่มี GPU
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่
‫เรียกใช้เซลล์นี้
‫จะทำให้แน่ใจว่าเราใช้ TensorFlow เพื่อชี้บางอย่าง
‫และนี่เป็นเพียงโค้ดหนึ่งบรรทัดเพื่อให้แน่ใจว่าคล้ายกันมาก
‫ไม่พบ GPU
‫ทำไมถึงเป็นเช่นนี้?
‫ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เปลี่ยนเวลารันไทม์
‫อาจเป็นเพราะฉันใช้ GPU ในการมองเห็นสุนัข
‫อาจถูกจำกัดไว้เพียงคนเดียว
‫แต่มาดูกัน
‫กำลังเชื่อมต่อ
‫จะสวยขนาดไหนเนี่ย?
‫ถ้าเรารันสิ่งนี้แสดงว่าเรามี GPU
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นจึงพบ GPU ที่อุปกรณ์ GPU เป็นศูนย์
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่ จะสังเกตเห็นความเร็วของ GPU ที่สัมพันธ์กับ CPU
‫ฉันจะปิดสารบัญนี้
‫เราไม่ต้องการสิ่งนั้น
‫เรามีฟังก์ชันสองสามอย่างที่นี่
‫โดยพื้นฐานแล้วสิ่งนี้กำลังบอกว่ารันโค้ดบน CPU และรันโค้ดเดียวกันบน GPU
‫ดังนั้นคุณจึงไปกับอุปกรณ์ TF ที่มี CPU GPU อุปกรณ์ TF ที่นั่น
‫สมมุติว่า shift และ anti run นี่จะรันวนซ้ำหลายครั้ง
‫ไม่ควรใช้เวลานานเกินไปมาวาล์ว
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫มันจะเกี่ยวข้องกับการกรองภาพสุ่มบางภาพ
‫ดังนั้นจึงเป็นการประมวลผลภาพ
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการจะทำ
‫ถูกต้อง.
‫ดูเวลานั้นให้เกี่ยวข้องกับตัวกรองขนาด 32 คูณเจ็ดคูณเจ็ดคูณสาม
‫ดังนั้นนี่เป็นเพียงการประมวลผลภาพบางภาพมากกว่า 100 ภาพ
‫สิบครั้ง.
‫ซีพียูใช้เวลา 3 4 วินาที
‫GPU ใช้ 0 1 วินาทีหรือมากกว่า 0 1 วินาที
‫ดังนั้นเร็วขึ้น 30 เท่า
‫ไม่สวยเหรอ?
‫ประการแรก ความจริงที่ว่าเราสามารถเชื่อมต่อโดยใช้การคำนวณที่รวดเร็วใน Google CoLab ได้ในทันทีได้อย่างไร
‫และอย่างที่สอง ถ้าเราใช้ GPU เราจะได้ความเร็ว 30 X
‫ฉันแค่คิดว่ามันน่าทึ่ง
‫และตอนนี้ คุณจำบทช่วยสอนเหล่านี้ใน Google CoLab ได้ไหม
‫หากมีข้อสงสัย ให้รันโค้ด เชื่อมต่อกับรันไทม์และลองใช้
‫เรียกใช้สำหรับตัวคุณเอง
‫นั่นคือคำขวัญใช่มั้ย?
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫แต่อีกครั้ง นี่เป็นเพียงวิดีโอเสริมเพื่อแสดงให้คุณเห็นถึงพลังของ Google CoLab
‫และพลังของ GPU
‫ตอนนี้เรารู้แล้วว่า GPU ทำอะไรได้บ้าง
‫กลับไปที่สมุดบันทึกวิสัยทัศน์สุนัขของเราและใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง