Apprentissage automatique avec Pytorch sur Google Colab

Google Colab est incroyable

Google Colab est incroyable et il semble que le GPU soit facile à utiliser gratuitement. On m'a appris à l'utiliser sur AWS, mais c'est un ordre de grandeur plus facile et je pleure C'est une histoire sur l'apprentissage automatique avec Pytorch.

mérite

• gratuit
• Facile
• Pas besoin de télécharger ou d'installer quoi que ce soit
• Sensationnel

Démérite

• Ne peut être utilisé que 12 heures de suite
  J'ai entendu dire qu'il existe un moyen de continuer à l'utiliser (?), Mais cela ne semble pas convenir pour de longues heures d'étude. Assez pour la pratique
• Un GPU puissant et un GPU médiocre semblent être gacha
• Les fichiers et dossiers locaux ne peuvent pas être utilisés tels quels

Afin de bien l'utiliser, je vais l'essayer en regardant divers Qiita et en écrivant la méthode que j'ai faite. Peut-être qu'il y avait beaucoup d'informations anciennes et c'était assez difficile

Installez Pytorch sur Colab et activez le GPU

Runtime> Modifier le type d'exécution> Sélectionner le GPU

!pip install torch
import torch
torch.cuda.is_available()

Si vous exécutez True et obtenez True, vous pouvez utiliser le GPU. Il semble que Pytorch contient quelque chose appelé CUDA pour utiliser le GPU et peut être utilisé (pire explication)

Je veux utiliser un dossier

Il semble y avoir tout un moyen d'utiliser les fichiers.

① Télécharger depuis le côté

• Vous pouvez télécharger à partir de "Fichier" sur le côté gauche comme>

② Entrez un code et téléchargez

from google.colab import files
uploaded = files.upload()

Vous pouvez télécharger le fichier en entrant

Cependant, il y a des moments où je veux utiliser l'ensemble de données, donc même si je ne peux télécharger que les fichiers, j'ai des problèmes. Est-il possible de gérer les dossiers de cette manière?

③ Connectez-vous avec Google Drive

C'est bon Il y a des articles difficiles si vous mettez beaucoup de code difficile ou si vous ne voulez pas vous authentifier, mais je me demande si cela est devenu pratique récemment. C'était vraiment facile

Tout d'abord, cliquez sur "Mount Drive" à partir de> sur le côté gauche. Ensuite, le code ci-dessous a été ajouté

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Mettez-le simplement, exécutez-le et copiez quelque chose avec le lien qui est sorti! / content / lecteur / Mon lecteur / Untara Si vous écrivez, il semble que vous puissiez le traiter comme un dossier local, génial ~ Merci ~

Bonus: comment donner une image

Lorsque j'utilise colab pour résumer des choses, je veux parfois coller une image de référence, mais elle n'est pas connectée au local et il n'y a pas d'insertion. Dans un tel cas, téléchargez d'abord le fichier image depuis le côté et nommez-le Figure_1.png.

from IPython.display import Image,display_png
display_png(Image('Figure_1.png'))

Si vous exécutez, l'image ne disparaîtra pas même après un certain temps, donc c'est bon. Il y a une sensation de premiers secours