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
で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