Google Colabの使い方

Google colabを使えばTensorflowでプログラミングするのにローカル環境構築やGPUなどのハードの準備の必要なく
GPU/TPUを使って学習や推論も行うことができます。

Google colabとは

  • Googleのサーバークラウド上で動作するjupyter notebookの実行環境
  • juliayやRのサポートはない。Pythonのみをサポート  

    Google colabの起動

    以下のいずれかの方法がお手軽

  • ブラウザでGoogle colabと検索する
  • Tensorflow公式サイト -> Learn -> For begginers -> Run code nowで mnistがColabで開く

Google colabの制限事項

  • 連続実行は12時間が上限.計算時間が12時間以上かかる際は途中で結果をセーブする必要がある。
  • アイドル状態が90分以上続くと自動停止する

    Tensorflow 2.0を使用する

  • 上記mnistサンプルの最初のセルでTF2.0のインストールを行っているんので参照すること

使用ハードウェアの変更方法

  • defaultではColab上のTFはCPUを使用するが、GPUを使用するように変更する
  • menu tabのランタイム-> ランタイムタイプを変更 -> ハードウェアアクセラレータ
    GPUを選択する

Google Colab Runtimeのスペックの確認方法

  • ファイル -> Python3の新しいノートブックを開く
  • 右上の接続を押してGoogle ColabのVMに接続する
  • OSのバージョン確認: !cat /etc/issue
  • diskの割り当てと容量の確認: !df -h
  • メモリ容量の確認: !free -h
  • CPUの確認: !cat /proc/cpuinfo
  • GPUの確認: runtimeをGPUに変更する。 !ls /proc/driver/nvidia/gpus
    出てきたファイルを見る. !cat /proc/driver/nvidia/gpus/0000:00:04.0/information
  • GPUの詳細情報確認:
    • from tensorflow.python.client import device_lib

    • devece_lib.list_local_devices()

  • CUDAバージョンの確認: !nvcc -V
  • GPUカードのドライバのバージョン確認: !nvidia-smi