ゼロからはじめるPython(76) ColabのGPU高性能マシンが月1072円で使い放題になっていた件
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
PyTorchからGPUを使って畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみよう
しかし、この畳み込みオートエンコーダーの学習には約50分かかりました。同じ100エポックの全結合型オートエンコーダーでは学習には1時間半がかかり、その復元画像もたいしたものではなかったことを考えると、これは大きな進歩ではあります。が、もう少し高速にはならないものでしょうか。 そこで出てくるのが、CPUのような複雑な処理は苦手かもしれませんが、単純な数値計算を高速に行ってくれるGPUです。ニューラルネットワークでは、単純な計算が大量に実行されることから、GPUを使うことで、処理の高速化が見込めます。 そこで今回は、PyTorchでGoogle Colab環境上のGPUを使い、畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみたいと思います。その過程で、Google ColabでGPUを使うための設定、PyTorchでGPUを使うためのホントにホントの基礎部分について学んでいきましょう。なお、今回
【物体検出】(GPU版)YOLO独自モデル簡単学習方法
こんばんはエンジニアの眠れない夜です。 前回はkeras−yolo3の独自モデルの学習方法を紹介しました。 【物体検出】keras−yolo3の学習方法 手順が多くてハマりそうなポイントもちょいちょいあって、手間はかかりますが物体検出の独自モデルの学習ができるようになりましたね。 今回はGoogleColabを使ってGPU環境でYOLOの独自モデルを作ってみようと思います。 keras-yolo3で手作業で設定が必要な部分をどんどん置き換えていったらアノテーションファイルを作成してアップロードするだけで独自モデルの学習ができるようになりました＼(^o^)／ もはやハマるところなし！！ ノンプログラマーでも物体検出の独自モデルが作れそうな勢いです。Python初心者でも十分できます。 それでは一緒に手順を確認していきましょう。 【YOLO v3】独自モデルを学習させるまでの流れ 教師画像をダ
「GPU・Linuxがなくても、Google Colaboratoryで『Yukarinライブラリ』を使いたい」 - Qiita
「GPU・Linuxがなくても、Google Colaboratoryで『Yukarinライブラリ』を使いたい」Python音声合成GoogleColaboratory 概要 「Google Colaboratory」で、『Yukarinライブラリ』become-yukarin, yukarin コマンド解説を実行する方法を紹介します。 音声の収録以外であれば、ほぼ全て Google Colaboratoryで実行できます。 一般に、機械学習には GPU付きのLinux マシンを用意する必要があり、環境設定だけでも一苦労します。しかし、Google Colaboratoryを利用すれば、ブラウザだけで『Yukarinライブラリ』を使用できます。 このアイデアは @BURI55 様がくださいました。 本記事は『GPUがなくても、Google Colaboratory で Yukarinライブ
Google Colaboratoryの無料GPU環境を使ってみた
はじめに 皆様は機械学習やDeep Learningを行う際の実行環境には何をお使いでしょうか。Local PCでやりくり？AWS等のIaaS？それとも社内や自宅に専用機があったりするのでしょうか。 機械学習やDeep Learningを快適に行うためにはそれなりのマシンスペックが必要になります。ある程度のメモリ容量はもちろん、GPUも必須といっていいレベルでしょう。 通常使用のPCでは、メモリが足りず処理できなかったり、1試行ごとに数十分～数時間待つことになったりということがあるのではないでしょうか。また、IaaSを用いれば高スペックな環境を手に入れることはできますが、コストもかかりますし、環境設定に翻弄されることも多いですよね。 実は上に挙げたものは私たちのチームが直面した問題でした。機械学習やDeep Learningを行う際、処理待ちや環境設定に時間を取られてしまい、本来行いたい、
Google Colaboratory Shortcuts
Feel free to use and distribute. Updated: Jul.2022
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
【Google Colaboratory】WebブラウザでPythonを使う方法
ノートブックを作成してPythonを実行 WebブラウザでGoogleアカウントにログインし、https://colab.research.google.com/?hl=jaにアクセスします。 [ノートブックを新規作成] をクリックします。 セルにプログラムを記述します。 [▶]ボタンをクリックします。すると、セルの下に実行結果が表示されます。 ノートブックを保存、名前の変更 上部メニューから[ファイル]→[保存]をクリックして、作成したノートブックを保存します。 保存したノートブックの場所を開きたい場合、 上部メニューから[ファイル]→[ドライブを探す]をクリックします。 ファイル名(ノートブックの名前)を変更したい場合、上部メニューから[ファイル]→[名前の変更]をクリックします。 Googleドライブ上で直接ファイル名を編集したり、移動することもできます。 GPUの利用設定 ノートブ
機械学習を高速処理するGoogleの「Cloud TPU」サービス、7割引きの利用料で使えるプリエンプティブに対応
機械学習を高速処理するGoogleの「Cloud TPU」サービス、7割引きの利用料で使えるプリエンプティブに対応 Googleは同社が開発した機械学習処理のためのソフトウェア「TensorFlow」を高速に実行するための専用プロセッサ「Tensorflow Purocessing Unit」（TPU）を自社開発し、クラウドサービスとして提供しています。それが「Cloud TPU」です。 Cloud TPUの処理能力は最大180 TFLOPSあると説明されており、これによって機械学習で行われる処理のなかでも、とりわけ処理量が多いトレーニング処理も短時間で扱えるのが特長です。 このCloud TPUがプリエンプティブ（Preemptible）に対応し、標準で提供されている価格よりも7割引きで使えるようになることが発表されました。 プリエンプティブとは、安価に利用できる代わりに、Google
深層学習コンパイラTVMと主要深層学習フレームワークをColaboratoryで使い倒そう - Qiita
2019/07/05 TVMのインストール方法を、ビルド済みバイナリを利用する方法に変更しました。 2019/04/04 タイトルを変更するとともに、内容を加筆修正しました オンライン開発環境 Google Colaboratory はじめに はじめまして。皆さん、深層学習（Deep Learning）についてどんなイメージを持っていますか？「まさに技術的ブレイクスルーだ」というポジティブなイメージもあれば、「セットアップが大変で環境構築(GPU)にとにかくお金がかかる」というネガティブなイメージもあるでしょう。しかし、そんなネガティブなイメージを払拭するサービスがこのGoogle Colaboratoryです。 Google Colaboratory https://colab.research.google.com/ これは簡単に説明すると、GCPのクラウドで執筆時（20180305）
【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、
【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory - Qiita
【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on ColaboratoryDeepLearningChainerTensorFlowPyTorchcolaboratory 2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 19/1/11 18年1月の公開後、TensorFlow本体にKeras統合、Chainerがデフォルトで提供となるなど、状況が変化したため、大幅に加筆しました。TensorFlow 2.0 Previewについても追記しました。 19/1/31 PyTorchが標準インストールとなったこと、PyTorch
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