Colab:TensorFlow入門者のための優れた学習環境

  • 2018.10.10
  • AI
Colab:TensorFlow入門者のための優れた学習環境

1.Colab:TensorFlow入門者のための優れた学習環境まとめ

・Googleがクラウドで提供する無料のPython実行環境Colaboratoryの紹介
・Jupiterノートブック形式で高速でカスタマイズ可能で無料で実行できる
・セットアップしなくともTensorFlowが最初から使えるようになった

2.Colaboratoryとは?

以下、medium.comより「Colab: An easy way to learn and use TensorFlow」の意訳です。

Colaboratoryは、Googleが提供する無料で使用できるJupiterノートブックの環境です。セットアップは不要です。貴方はもしかしたら、Googleが提供するオンライン機械学習入門であるマシンラーニングクラッシュコースやtensorflow.orgの熱意あるチュートリアル、またはこのようなさまざまなリサーチ記事で既に見たことがあるかもしれません。この記事で私たちはColaboratoryの使い方のヒントを5つ提供したく思い投稿しました。

1. TensorFlowがあらかじめインストールされているようになりました

colab.research.google.comで新しくノートブックを作成すると、TensorFlowは既にハードウェアに最適化されたバージョンがプリインストールされています。改めてTensorFlowをインストールせずに、TensorFlowを直ぐにインポートし、コーディングを開始する事ができます。

注意)昔、といってもColaboratoryが発表されたのが半年前ですが、TensorFlowは使う前にインストール宣言してT使用する前に明示的にダウンロードする必要がありました。当時は多少待たされるとはいえ、ダウンロードしてすぐ使える事に感動しましたが、今では一切待たされずに、すぐに使えるようになったそうです。

2.コード内でライブラリーや学習データの依存関係をセットアップできます

コード記述用のセル(入力フォームみたいなもの)に「!pip install」や「!apt-get」を記述するとそれは貴方の期待通りに動作します。これにより、他の人が貴方のセットアップ環境を簡単に再現できるようになります。

学習用データを一般的なデータソース(BigQuery、ハードドライブ、スプレッドシート、Google Cloud Storageなど)から取得するにはチュートリアルをご覧ください。 冒頭の「!」でシェルに簡単にアクセスできるので、!wget、!pwd、!lsなども役立ちます。

注意)要はブラウザから簡単に操作できて、Unix的コマンドをほぼ完備して、GPUとかTPUも使えちゃって、ある程度自由にライブラリ等もインストールできて、それを自由に他の人にコピーして共有できると言う事です。おそろしや。

3. Githubと共に使用する

もし、あなたがGithubで素敵な.ipynb(colab用のファイル)を公開しているのならば、あなたの読者がそれを試すためのリンクをワンクリックでは簡単に作成できます。colab.research.google.com/github/にGithubのパスを追加するだけです。たとえば、「https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/notebooks/hello_t2t.ipynb」はGithubに保存されている「https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/notebooks/hello_t2t.ipynb」を自動で読み込みます。

上段メニューの「file」> 「Save a copy to Github…」を使えば、ColabノートブックのコピーをGithubに簡単に保存することもできます。

4.共同で共有して編集する

ColabのノートブックはGoogle DocsやSheetsのような使い勝手です。これらはGoogleドライブに保存され、共有、編集、共同編集が可能です。作成したノートブックの右上にある[共有]ボタンをクリックするだけで共有できます。

5.ハードウェアアクセラレーション

デフォルトでは、ColabノートブックはCPU上で動作します。 「Runtime」>「Change runtime type」に進み、GPUを選択するとColabノートブックをGPUで実行するように切り替えることができます。次の手順に従って、Colabノートブックでローカルマシンのハードウェアを使用することもできます。

JupyterをインストールしているPCであれば、認証を行って、Colabノートブックをご自身のPC上のハードウェアを使用することもできます。

その他のヒントについては、下記リンクの「Colaboratory へようこそ」を参照してください。FAQを読んだり、Colabのヘルプ(「Help」>「Search code snippets」)を使用して便利なコードサンプルを見つけることもできます。

読んでくれてありがとうございます。TensorFlowとColabを使って楽しんでください!

3.Colab:TensorFlow入門者のための優れた学習環境感想

Colaboratory は、Googleが無料で提供している完全にクラウドで実行される Jupyter ノートブック環境です。設定不要で、無料で利用できます。Jupyter ノートブック自体がとっても柔軟性が高くデータサイエンティストや機械学習エンジニアに人気があるのですが、それをGoogleがカスタマイズして、クラウドで無料で提供していると言う、恐ろしいほど便利です。

電車の中でスマホで試してみたのですが、当たり前と言えば当たり前なのですが、計算自体はクラウド上で行われているので、スマホで重たい計算を動かせるんですよね。Googleのハードウェアなので、中途半端な環境で実行するより全然早いですし、無料ですし、何かもう一度頼り始めたら離れられないだろうなぁ~っと、「えっ 今日は全員カレーライス食っていいのか!」的な、毒饅頭だったらどうしようと思って頼るのを躊躇してしまうほどです。

4.Colab:TensorFlow入門者のための優れた学習環境まとめ

1)medium.com
Colab: An easy way to learn and use TensorFlow

2)colab.research.google.com
Colaboratory へようこそ

3)research.google.com
ローカル ハードウェアでコードを実行

4)dic.pixiv.net
おかわりもいいぞ!