Вот так google тихо, без громких анонсов включил TPUv2 для google colaboratory https://colab.research.google.com/ . Напомню, что в google colab вам бесплатно (т.е. даром на 12 часов непрерывной работы) предоставляется окружение с GPU (Сейчас это Tesla K80) и теперь с TPU. И это даёт возможность вам начать заниматься нейронными сетями не имея мощного железа.

Гугл пока не заявлял об этом, есть упоминание в обновлённой документации https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/shakespeare_with_tpu_and_keras.ipynb

и на форуме fast.ai http://forums.fast.ai/t/google-colab-quitely-turn-on-tpu-v2-for-free-to-everyone/23329/2

Пока сравнить нормально проверить не получилось, т.к. для того, чтобы запустить модель на TPU нужно провести дополнительные манипуляции (см. https://www.dropbox.com/s/jg7j07unw94wbom/TensorFlow%20Keras%20Colab%20TPUs.pdf?dl=1 ). Без настроек модель запустится на CPU.

#ml #nn #google #colab #tool

Неоднократно говорил про google colaboratory (colab.research.google.com). С ним вы можете создавать jupyter notebook прямо в вашем google drive и запускать на GPU в облаке гугла совершенно бесплатно* (одна активная сессия не более 12 часов)

Недавно там появилась возможность использовать TPUv2. И вот очередные функции. Всегда стоит вопрос как загрузить данные и как сохранить результат. Раньше было несколько возможностей, асейчас вы можете примонтировать google drive прямо в контейнер с colab, для этого добавляем строки в notebook

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

и всё содержимое вашего диска будет доступно в /content/gdrive есть возможность также сохранять туда результаты.

Ещё одно улучшение - это предупреждение о перерасходе RAM. До этого если ваш notebook превышал лимит, он просто останавливался. Теперь вы получите предупреждение. Зачем это нужно? Если вы запускаете с одного аккаунта несколько ноутбуков, то память делится между ними, теперь у вас есть возможность остановить неиспользуемые до того, как всё остановится.

#colab #google #nn

Приятная новость для любителей тренировать нейросети PyTorch, фреймворк для нейронных сетей от facebook, основной конкурент tensorflow, фреймворк от google самый популярный в настоящее время , теперь предустановлен на google colab https://colab.research.google.com . Установить pytorch давно можно было, но теперь стало удобнее.

Напомню. На colab вам доступны CPU, GPU и TPU от google бесплатно, colab работает с jyputer совместимым форматом, можно подмонтировать google drive для загрузки и сохранения данных.

#google #colab #pytorch #torch