Verwendung von Google Colab für erweiterte Programmieraufgaben für maschinelles Lernen in Coursera. Dient auch als privates Memo.

Hintergrund

Ich habe vor ungefähr zwei Tagen angefangen, an einem Kurs für fortgeschrittenes maschinelles Lernen teilzunehmen, aber in der Programmieraufgabe der dritten Woche sagte ich schließlich: "Es kann in der von Coursera bereitgestellten Umgebung ausgeführt werden, aber es dauert 2 Stunden, um das Modell zu trainieren, da es eine CPU ist! Mir wurde gesagt, dass ich so schnell wie möglich zu Google Colaboratory gewechselt bin, das GPU verwenden kann.

Courseras Programmierübermittlungsmechanismus

Senden Sie in der Programmieraufgabe von Coursera (oder besser gesagt in diesem Kurs?) An jedem Prüfpunkt den Wert der Variablen (z. B. die vorhergesagte Leistung des Modells oder die Gesamtzahl der Parameter) an die Coursera-Seite, um zu überprüfen, ob der Wert akzeptabel ist. Es ist ein Mechanismus, mit dem Sie Punkte erhalten können. Für jede Aufgabe gibt es ungefähr 6 Kontrollpunkte. Derzeit verwenden wir ein eindeutiges Modul namens grading_utils. Der Hauptzweck dieser Zeit ist es, dieses Modul von Colab aus aufrufbar zu machen.

Datei download

Tatsächlich hat Coursera eine Datei mit dem Namen "setup_google_colab.py" vorbereitet, damit Sie mit Colab eine Umgebung erstellen können. Laden Sie zuerst diese Datei herunter.

Öffnen Sie zunächst den Issue Note und klicken Sie oben links auf das COURSERA-Logo.
Anschließend wird eine Liste der Dateien angezeigt. Wählen Sie "setup_google_colab.py", um sie zu öffnen.
Sie können die Datei auf Ihren PC herunterladen, indem Sie oben links auf der Registerkarte Datei die Option Herunterladen auswählen.
Legen Sie auf die gleiche Weise die Zuweisung .ipynb auf Ihrem PC ab.
Laden Sie die abgelegte Datei auf Ihr Google-Laufwerk hoch.

Google Drive-Mount

Hängen Sie dann das Laufwerk ein, damit Colab auf die Dateien auf Ihrem Google Drive zugreifen kann.

Öffnen Sie zunächst die hochgeladene Problemdatei in Colab.
Führen Sie den folgenden Befehl aus.

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Wenn Sie es ausführen, wird ein Link wie folgt angezeigt. Gehen Sie zum Link, um den Autorisierungscode abzurufen, und geben Sie Ihren Autorisierungscode ein: um den Mount abzuschließen.
Wenn Sie auf die Markierung wie "drei" daneben klicken, sehen Sie, dass sich die Dateien auf Ihrem Laufwerk im Verzeichnis "Laufwerk" befinden.

Import des Setup-Moduls

Jetzt müssen Sie nur noch das Modul über den Pfad importieren. In meinem Fall lautet der Speicherort der Datei beispielsweise "Mein Laufwerk / HOME / Cousera / setup_google_colab.py". Mit dem folgenden Befehl wird der Pfad zu sys.path hinzugefügt.

import sys
sys.path.append('/content/drive/My Drive/HOME/Cousera/')

Sie können es jetzt importieren.

import setup_google_colab

Setup In setup_google_colab wird eine Funktion zum Einstellen für jedes Problem definiert, und bei der Ausführung werden die erforderlichen externen Module und Dateien automatisch in den Ordner von colab heruntergeladen. Diesmal ist es Ausgabe 3, also

setup_google_colab.setup_week3()

das ist alles. Die Zuweisungsnotizen funktionieren jetzt in Colab.

Schließlich

Immerhin habe ich einen Fehler in der Struktur des Modells gemacht und es ungefähr dreimal umgeschult, also dachte ich, ich würde es mit der CPU machen und es wäre kalter Schweiß. Übrigens habe ich in das Notebook geschrieben, dass es 1 Stunde und 30 Minuten für die CPU dauert, aber die Berechnung wurde für die GPU in etwas mehr als 4 Minuten abgeschlossen. Wie erwartet ...