[PYTHON] Comment utiliser Google Colaboratory et exemple d'utilisation (PyTorch × DCGAN)

Aperçu

Bonjour. Récemment (en mars 2020), le climat de maîtrise de soi a dérivé en raison de l'influence du virus corona. Je travaille moi-même dur sur mes activités de recherche à la maison au cas où, mais je suis fatigué parce que je suis resté éveillé la semaine dernière. Cette fois, je vais utiliser Google Colaboratory, qui m'a toujours intéressé, pour faire une pause.

Google Colaboratory est l'un des environnements de développement capable de gérer des notebooks de type SaaS utilisables sur le net, et il est très pratique car il peut être synchronisé avec Google Drive et le GPU peut être utilisé gratuitement. Pour ceux qui recherchent généralement individuellement, le codage au format notebook ne semble pas être bénéfique, mais pour ceux qui évoluent en équipes qui nécessitent un partage de code fréquent, Google Colaboratory n'est-il pas parfait pour vous?

D'ailleurs, dans cet article **, je présenterai l'introduction de Google Colaoratory, l'utilisation de base, la méthode de montage de Google Drive, et enfin la procédure d'apprentissage utilisant DCGAN et utilisant réellement GPU. .. ** **

Comment utiliser Google Colaboratory

Tout d'abord, comme vous l'avez probablement fait, connectez-vous avec votre compte Google et entrez google drive.

Lorsque vous accédez à la page Drive personnelle, cliquez sur "Nouveau" -> "Autre" -> "Ajouter une application" dans l'onglet de gauche. L'écran suivant apparaîtra, alors recherchez-le dans Colaboratory et installez-le.

Maintenant, vous êtes prêt à partir. (Vite!) Revenez à Mon Drive, cliquez avec le bouton droit de la souris et sélectionnez «Autre» -> «Colaboratoire» pour afficher l'écran ci-dessous. L'interface est intuitive à utiliser, vous pouvez donc la comprendre facilement avec un peu de bricolage.

Vous pouvez écrire le code tel qu'il est.

Vous pouvez exécuter la cellule en appuyant sur le bouton de lecture sur la gauche. La sortie est affichée sous cette cellule.

Le + code et + le texte en haut peuvent être utilisés pour créer de nouvelles cellules et insérer du texte. L'exemple de l'image ci-dessus est un exemple d'insertion de texte. Vous pouvez remplir le format de démarque.

Vous pouvez l'enregistrer depuis "Fichier" -> "Enregistrer". Il est enregistré sur le lecteur.

Comment monter Google Drive (dernière version)

Il semble qu'il ait fallu beaucoup de temps et d'efforts pour exécuter le script tel quel, mais maintenant il est facile à monter.

Si vous ouvrez la forme de fichier sur l'onglet de gauche, il y a "Mount Drive", alors sélectionnez-le. On vous demandera la permission lors du montage, mais oui, tout va bien. Le montage est maintenant terminé.

Maintenant, faisons référence au fichier Google Drive dans le code. L'exécution de la méthode ci-dessus montera My Drive sur ./drive/MyDrive. L'image suivante est un exemple de lecture et d'impression de "a.png " placé sur My Drive.

Exemple d'apprentissage utilisant GPU (DCGAN)

C'est terne à ce rythme, alors apprenons réellement à utiliser le GPU. Tout d'abord, pour utiliser le GPU, sélectionnez le GPU «Accélérateur matériel» dans «Modifier» -> «Paramètres du notebook» dans l'onglet supérieur.

Implémentez DCGAN. J'ai emprunté le code ici. Reportez-vous à l'exemple de mnist sur le site ci-dessus. Une chose à noter est le répertoire de destination. Mon lecteur est monté sur ./drive/MyDrive, vous devez donc le transmettre comme argument pour faire référence à ./drive/MyDrive.

Maintenant, copiez le code, modifiez la référence du répertoire, puis appuyez sur le bouton de lecture pour apprendre. L'apprentissage se poursuivra.

Une fois terminé, l'exemple d'image généré sera enregistré dans le répertoire spécifié.

finalement

Cette fois, j'ai utilisé Google Colaboratory et j'ai essayé d'utiliser DCGAN pour apprendre de la procédure de montage. Le code DCGAN ci-dessus a également une couche de convolution, c'est donc un processus assez lourd, et c'est difficile sur un PC avec des spécifications faibles. J'ai le sentiment que j'ai utilisé le GPU, mais il semble que Nvidia K80 fonctionne dans les coulisses, donc c'est assez rapide. Je suis très reconnaissant de penser qu'il peut être utilisé sur un ordinateur portable et gratuitement. Il semble que vous puissiez étudier en déplacement. Si j'ai une chance dans le futur, je l'utiliserai de plus en plus.

Les références

https://qiita.com/shoji9x9/items/0ff0f6f603df18d631ab