‫Chào mừng trở lại.
‫Vì vậy, video cuối cùng chúng tôi đã đảm bảo rằng thời gian chạy máy tính xách tay CoLab của chúng tôi hoặc máy sống trên máy chủ đám mây của Google mà
‫máy tính xách tay của chúng tôi đã chạy đang sử dụng GPU để cung cấp năng lượng cho máy tính của nó.
‫Bây giờ, tôi chỉ muốn cho bạn thấy một điều gì đó khá thú vị về CoLab, bởi vì những sổ ghi chép này có thể
‫chia sẻ được, bạn có thể chạy chúng gần như ngay lập tức.
‫Vì vậy, đây là video tùy chọn.
‫Nếu bạn chỉ muốn quay lại chuẩn bị dữ liệu của chúng tôi, hãy bỏ qua phần này và chuyển
‫sang video tiếp theo, chúng tôi sẽ cho bạn thấy một ví dụ về sổ ghi chép Google CoLab có thể chia sẻ, cũng như
‫tốc độ thực sự của GPU lên máy tính.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến một tab mới Nghiên cứu CoLab của Google. com, nếu chúng tôi hủy bỏ việc này, thì trang chủ của
‫Google CoLab thực sự là một cuốn sổ ghi chép.
‫Vì vậy, đó là điều tuyệt vời.
‫Bạn có thể sao chép tệp đó vào Google Drive của mình hoặc chúng tôi có thể kết nối tệp này với thời gian chạy.
‫Và bây giờ một chút chương trình học bổ sung sẽ được xem qua sổ tay này ở đây và chỉ cần làm
‫quen với Google CoLab.
‫Giống như, có rất nhiều thứ ở đây, nhưng bạn vừa thấy rằng tôi đã kết nối nó với thời gian chạy và tôi có thể bắt
‫đầu chạy mã ngay lập tức trong sổ ghi chép này.
‫Nó đẹp như thế nào?
‫Vì vậy, nếu chúng ta truy cập vào đây, điều này sẽ không nhập khẩu.
‫Bản đồ PY lô lib nhập lô đồ py không được thiết lập.
‫Tôi vừa kết nối điều này với thời gian chạy.
‫Thật là tuyệt vời.
‫Và bây giờ có một phần nhỏ ở đây nếu chúng ta sử dụng GPU và CPU, TensorFlow với GPU.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi vừa làm trong video cuối cùng.
‫Trong thời gian chạy của chúng tôi, chúng tôi đang sử dụng GPU.
‫Bạn có thể thấy rằng nếu tôi di chuyển, con chuột sẽ biến mất.
‫Chúng tôi đang sử dụng GPU trên máy tính xách tay thị giác chó này, nhưng nếu chúng tôi nhấp vào đây, hướng dẫn nhỏ này, điều này sẽ đưa chúng tôi đến
‫trang web này tại đây.
‫Nhân tiện, tất cả tách cả hai điều này đến phần tài nguyên.
‫Một lần nữa, chúng tôi chỉ cần kết nối thời gian chạy của chúng tôi ở đây.
‫Điều này sẽ cung cấp cho chúng ta một chút thông tin chi tiết về tốc độ của TensorFlow với GPU và không có GPU.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến đây.
‫Chạy ô này.
‫Nó sẽ đảm bảo rằng chúng ta đang sử dụng TensorFlow để chỉ ra điều gì đó.
‫Và đây chỉ là một dòng mã để đảm bảo rằng nó rất giống nhau.
‫O GPU không tìm thấy.
‫Tại sao thế này?
‫Hãy chắc chắn rằng đó là thời gian chạy thay đổi.
‫Có thể là do tôi đang sử dụng GPU trong tầm nhìn của chó.
‫Nó có thể được giới hạn chỉ một.
‫Nhưng hãy xem.
‫Đang kết nối.
‫Nó đẹp như thế nào?
‫Vì vậy, nếu chúng tôi chạy điều này nói rằng chúng tôi đã có một GPU.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, nó được tìm thấy một GPU ở mức không GPU của thiết bị.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến đây, điều này được quan sát thấy tốc độ tăng trên GPU so với CPU.
‫Tôi sẽ đóng mục lục này.
‫Chúng tôi không cần điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi có một vài chức năng ở đây.
‫Về cơ bản điều này đang nói là chạy một số mã trên CPU và chạy cùng một mã trên GPU.
‫Vì vậy, bạn đi với thiết bị TF với CPU GPU của thiết bị TF ở trên đó.
‫Vì vậy, giả sử shift và anti run, điều này sẽ chạy một số loại vòng lặp một số lần.
‫Không nên mất quá nhiều thời gian đến van.
‫Ồ, xong rồi.
‫Nó sẽ liên quan đến một bộ lọc trên một số hình ảnh ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, nó đang xử lý hình ảnh.
‫Đó chính xác là những gì chúng tôi muốn làm.
‫Đúng.
‫Nhìn vào thời gian đó để liên quan đến bộ lọc 32 x 7 x 7 x 3.
‫Vì vậy, về cơ bản đây chỉ là xử lý một số hình ảnh trong số hơn 100 hình ảnh này.
‫Mười lần.
‫CPU mất 3. 4 giây.
‫GPU nhận 0. 1 giây hoặc chỉ hơn 0. 1 giây.
‫Vì vậy, nhanh hơn 30 lần.
‫Thật đẹp phải không?
‫Trước hết, thực tế là làm thế nào chúng ta có thể kết nối ngay lập tức với việc sử dụng tính toán nhanh như vậy trong Google CoLab.
‫Và thứ hai, nếu chúng ta sử dụng GPU, chúng ta sẽ có tốc độ tăng lên 30 X.
‫Tôi chỉ nghĩ rằng điều đó thật tuyệt vời.
‫Và bây giờ, một lần nữa, hãy nhớ bất kỳ hướng dẫn nào trong số các hướng dẫn này trong Google CoLab?
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã, kết nối với thời gian chạy và dùng thử.
‫Chạy nó cho chính bạn.
‫Đó là phương châm, phải không?
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Nhưng một lần nữa, đây chỉ là một video tùy chọn chỉ để cho bạn thấy sức mạnh của Google CoLab và
‫sức mạnh của GPU.
‫Bây giờ chúng ta biết rằng GPU có thể làm được những gì.
‫Hãy quay trở lại sổ ghi chép thị lực cho chó của chúng tôi và sử dụng một cuốn sổ.