Ich untersuche die Bildsegmentierung mit Tensorflow.
Diesmal habe ich versucht, den Oxford-Datensatz zu verwenden.
macos Google Colab
Ich habe den Code einmal mit vscode fertig geschrieben, aber ich habe immer noch das Problem, dass die Verarbeitung langsam ist, weil ich die GPU nicht verwenden kann. Aus diesem Grund habe ich mich für Google Colab entschieden, das von Google Sensei veröffentlicht wurde. Hier können Sie die GPU kostenlos nutzen. Zuerst habe ich meinen Code eingefügt, aber es heißt, dass ich den Oxford-Datensatz nicht herunterladen konnte. Das ist seltsam. Ich dachte, dass es möglich ist, es normal mit VScode zu machen, aber nachdem ich verschiedene Dinge untersucht hatte, fand ich, dass ["Bildsegmentierung durch u-net"](https://data-analysis-stats.jp/%E6%B7%B1% E5% B1% 9E% E5% AD% A6% E7% BF% 92 / u-net% E3% 81% AB% E3% 82% 88% E3% 82% 8B% E7% 94% BB% E5% 83% 8F% E3% 82% BB% E3% 82% B0% E3% 83% A1% E3% 83% B3% E3% 83% 86% E3% 83% BC% E3% 82% B7% E3% 83% A7% E3% 83% B3Bildsegmentierung% E3% 81% AE% E8% A7% A3% E8% AA% AC /) Ich habe diesen Artikel gefunden und ihn als Referenz verwendet.
!pip install -q git+https://github.com/tensorflow/examples.git
!pip install -q -U tfds-nightly
Es schien, als müsste ich diesen Code zuerst schreiben.
Selbst wenn es einmal auf das Terminal des PCs heruntergeladen wurde, scheint es anscheinend notwendig zu sein, es erneut auf colab herunterzuladen, wenn es mit Google Colab verwendet wird.
Und schließlich konnte die GPU schneller verarbeiten als die CPU!
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