Assurez-vous que Google Drive et local sont synchronisés. Google backup et sync.app
Installez le chainer. Au cas où, assurez-vous que le GPU est activé.
Vous pouvez maintenant utiliser Google Colab.
Toutes les modifications des fichiers .py sont effectuées localement.
Il est nécessaire de refléter les modifications apportées du côté local. Pour que cela prenne effet, redémarrez le runtime.
L'image est l'image au moment de l'apprentissage au chapitre 7. Vous devrez peut-être installer pydlshogi à chaque fois (à chaque redémarrage de l'exécution?). python-shogi peut devoir être installé occasionnellement (?).
CPU vs GPU Comparez les vitesses d'apprentissage du CPU et du GPU.
résultat Le GPU est 25 fois plus rapide
L'apprentissage de l'intervalle d'évaluation 100 décrit au chapitre 7 a été effectué et le temps moyen d'un intervalle d'évaluation a été mesuré.
Processeur (processeur iMac Intel Core i5 de 10e génération à 6 cœurs à 3,1 GHz) 100 secondes en moyenne GPU(Colab) 4 secondes en moyenne
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