GitHub - puthurr/python-azure-function-gpu: A short example on how to create Python Azure Function with GPU supportYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
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
【インストール方法】「nvidia-smi」を進化させた「nvidia-htop」を活用しよう。Beginaid
この記事では，Linux（Ubuntu）にpythonスクリプトの一種である「nvidia-htop」をインストールする方法をお伝えしていこうと思います。よく用いられる「nvidia-smi」よりも詳しくGPUの使用状況を確認することができ，非常に便利です。他のプログラミング関連記事は，以下をご覧ください。 【Python/Linux/unix】プログラミング記事まとめページ Python 入門講座 １．実行環境２．文字の出力３．データ型４．変数５．更新と変換６．比較演算子７．論理演算子８．条件分... ダウンロード先 こちらのGithubレポジトリがダウンロード先になります。以下では，home以下にgit cloneすることを想定します。 # homeに移動 $ cd ~ # nvidia-htopを動かすためのレポジトリをクローン $ git clone https://github.
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
Python: Keras/TensorFlow で GPU のメモリを必要な分だけ確保する - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras のバックエンドに TensorFlow を使う場合、デフォルトでは一つのプロセスが GPU のメモリを全て使ってしまう。 今回は、その挙動を変更して使う分だけ確保させるように改めるやり方を書く。 環境には次のようにしてセットアップした Ubuntu 16.04 LTS を使っている。 blog.amedama.jp サンプルとして動作させるアプリケーションには Keras が提供している MNIST データセットを CNN で認識するものを使う。 まずはこれをダウンロードしておこう。 同時に、セッションをクリアするパッチも追加しておく。 $ wget https://raw.githubusercontent.com/fchollet/keras/master/examples/mnist_cnn.py $ echo 'K.clear_session()' >> mnist_c
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