‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda CoLab dizüstü bilgisayarımızın çalışma zamanının veya dizüstü bilgisayarımızın üzerinde çalıştığı Google'ın bulut sunucusunda
‫yaşayan makinenin bilgi işlemine güç sağlamak için bir GPU kullandığından emin olduk.
‫Şimdi size CoLab ile ilgili oldukça havalı bir şey göstermek istiyorum, çünkü bu not defterleri paylaşılabilir,
‫neredeyse anında çalıştırabilirsiniz.
‫Yani bu isteğe bağlı bir video.
‫Verilerimizi hazırlamaya geri dönmek istiyorsanız, bunu atlayın ve size paylaşılabilir
‫bir Google CoLab not defteri örneğinin yanı sıra bir GPU'nun aslında hesaplamayı ne kadar hızlandırdığını göstereceğimiz
‫bir sonraki videoya gidin.
‫Yani yeni bir sekmeye gidersek CoLab Research Google. com'u iptal edecek olursak, Google CoLab'in ana
‫sayfası aslında başlı başına bir not defteri.
‫İşte şaşırtıcı olan da bu.
‫Bunu Google Drive'ınıza kopyalayabilirsiniz veya bunu bir çalışma zamanına bağlayabiliriz.
‫Ve şimdi biraz ekstra müfredat, buradaki not defterini incelemek ve Google CoLab'a aşina
‫olmak olacaktır.
‫Burada çok şey var, ama az önce bunu bir çalışma zamanına bağladığımı ve bu not defterinde hemen kod çalıştırmaya
‫başlayabileceğimi gördünüz.
‫Ne kadar güzel değil mi?
‫Yani buraya gidersek, bu hiçbirini içe aktarmayacak.
‫PY map plot lib import py plots plot no set up.
‫Bunu bir çalışma zamanına bağladım.
‫Bu inanılmaz.
‫Ve şimdi burada GPU'lar ve CPU'lar, GPU'larla TensorFlow'a gidersek küçük bir bölüm var.
‫İşte son videoda yaptığımız şey buydu.
‫Çalışma zamanımızda bir GPU kullanıyoruz.
‫Eğer hareket edersem farenin gideceğini görebilirsiniz.
‫Bu köpek görme not defterinde bir GPU kullanıyoruz, ancak buraya tıklarsak, bu küçük kılavuz bizi buradaki web sitesine
‫götürecektir.
‫Bu arada, bunların her ikisini de kaynaklar bölümüne ayırın.
‫Yine, çalışma zamanımızı buraya bağlıyoruz.
‫Bu bize TensorFlow'un GPU ile ve GPU olmadan ne kadar hızlı olduğu hakkında biraz fikir verecektir.
‫Yani buraya gidersek.
‫Bu hücreyi çalıştırın.
‫Bir şeyi işaret etmek için TensorFlow kullandığımızdan emin olacak.
‫Ve bu sadece çok benzer olduğundan emin olmak için bir kod satırı.
‫O GPU bulunamadı.
‫Neden böyle oldu?
‫Çalışma zamanını değiştirdiğinden emin olalım.
‫Köpek görüşünde GPU kullandığım için olabilir.
‫Sadece bir taneyle sınırlı olabilir.
‫Ama bir bakalım.
‫Bağlanıyorum.
‫Ne kadar güzel değil mi?
‫Yani bunu çalıştırırsak bir GPU'muz olduğunu söyler.
‫Çok güzel.
‫Yani GPU sıfır cihazında bir GPU buldu.
‫Yani buraya gidersek, bu CPU'ya göre GPU'da gözlemlenen hız artışıdır.
‫Bu içindekiler bölümünü kapatıyorum.
‫Buna ihtiyacımız yok.
‫Burada birkaç fonksiyonumuz var.
‫Bunun temelde söylediği şey, CPU'da bazı kodlar çalıştırmak ve aynı kodu GPU'da çalıştırmaktır.
‫İşte TF cihazı ile TF cihazı GPU CPU'su orada.
‫Diyelim ki shift ve anti run bu sadece bir çeşit döngüyü birkaç kez çalıştıracak.
‫Valfin gelmesi çok uzun sürmez.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Bazı rastgele resimler üzerinde bir filtre içerecek.
‫Yani görüntüleri işliyor.
‫Biz de tam olarak bunu yapmak istiyoruz.
‫Doğru.
‫Bu sürenin 32'ye 7'ye 7'ye 3 filtreyi içerdiğine bakın.
‫Yani bu, temelde 100'den fazla görüntüden bazılarını işlemektir.
‫On kere.
‫İşlemci 3 saat sürdü. 4 saniye.
‫GPU 0 aldı. 1 saniye veya 0'ın biraz üzerinde. 1 saniye.
‫Yani 30 kat daha hızlı.
‫Ne kadar güzel, değil mi?
‫Her şeyden önce, Google CoLab'de bu kadar hızlı bilgi işlem kullanarak nasıl anında bağlanabileceğimiz gerçeği.
‫İkincisi, eğer bir GPU kullanırsak, 30 X'lik bir hızlanma elde ederiz.
‫Bence bu harika.
‫Ve şimdi, tekrar, Google CoLab'deki bu eğitimlerden herhangi birini hatırlıyor musunuz?
‫Şüpheniz varsa, kodu çalıştırın, bir çalışma zamanına bağlanın ve deneyin.
‫Kendiniz için çalıştırın.
‫Sloganımız bu, değil mi?
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Ancak yine de, bu sadece Google CoLab'in ve bir GPU'nun gücünü göstermek için isteğe bağlı
‫bir videoydu.
‫Artık bir GPU'nun neler yapabileceğini biliyoruz.
‫Köpek görüş defterimize geri dönelim ve bir tane kullanalım.