Colaboratory 텐션플로 - 구글 주피터

구글에서 만든 텐션플로 주피터 Colaboratory

내 컴퓨터가 이것보다 안 좋다면 

Coalboratory 사용 하는것도 고려해볼만 합니다. 

기본적으로 구글 계정사용하며 사이트 접속시 자동 연동 됩니다.

깃허브, 구글드라이브도 연동되며 편하게 관리하실 수 있습니다.

주피터와 사용 방법이 비슷합니다.

중요한건 GPU사용 가능합니다. 

물론 그 GPU도 나의 시스템이 아닙니다.

모든것을 구글에서 현재까지 무료로 제공합니다. 

제공되는 사양을 잠시 볼까요?

!cat /proc/cpuinfo 입력하시면

현재 제공되는 cpu 사양입니다. xeon cpu 2.20입니다.

다음은 메모리 보겠습니다.

!cat /proc/meminfo  입력하시면

현재 제공되는 메모리는 13기가 정도 되는군요.

tensorflow 버전을 확인해 보겠습니다.

 

1.11버전입니다. 

버전을 올려야겠습니다.

!pip install tensorflow==1.8 하시면

설치가 완료 되고

새 페이지로 실행하시고 

tensorflow 가 1.8 로 업그레이드가 되었습니다.

GPU 사용가능 여부는 바로 아래 줄에 있는 명령어 사용하시면 

결과가 /device:GPU:0 나오면 사용가능합니다.

그리고 그 다음은

CPU VS GPU 속도 비교하는 명령입니다.

아래 결과 보시면 약 9배정도 GPU가 빠르다고 나와있습니다.

참고로 아래 명령어 공식 문서 링크입니다.

복사붙이기 하셔서 사용하시길 바랍니다.

 https://colab.research.google.com/notebooks/gpu.ipynb

이것은 시스템 자원 할당률에 따라 다르다고는 합니다.

사용자가 많으면 그 만큼 느려지겠죠.

공식 문건에는 예시로 45배 빠르다고 나와 있습니다.

아래는 공식 문건에 나와있는 통계입니다.

 

Time (s) to convolve 32x7x7x3 filter over random 100x100x100x3 images (batch x height x width x channel). Sum of ten runs. CPU (s): 8.350230318000058 GPU (s): 0.1842791589999706 GPU speedup over CPU: 45x

참고로 GPU를 사용 하실려면

도구  -->  런타임설정 --> 하드웨어가속기 GPU 하시거나

수정  -->  노트설정 --> 하드웨어가속기 GPU 선택 하시면 됩니다.

또 한가지 

도구 --> 환경설정 --> 들여쓰기 공백개수 4개 로 지정해주세요.

이제 사용만 하시면 됩니다.

위 내용은 모두 레퍼런스에 있는 내용입니다.

자세히 하나씩 탐색해 보시길 바랍니다.

참고로 GPU 발견 안되서 사용 못할경우 

!pip install tensorflow-gpu==1.5.0 

이렇게 설치해보세요.

또 한가지 구글 공식  QA 링크 해놓을께요.

읽어 보시길 바랍니다.

 https://research.google.com/colaboratory/faq.html#gpu-availability