В связи с недавним интересом к искусственному интеллекту, машинному обучению и аналитике данных одним из самых больших препятствий для инженера по машинному обучению, специалиста по данным и аналитика данных является выделение правильного оборудования для обучения модели. Однако теперь любой желающий может начать обучение модели с помощью Google Colab.
Google Colab - это бесплатный ноутбук Jupyter, который позволяет вам использовать бесплатные графические процессоры Nvidia Tesla T4 и 12 ГБ оперативной памяти, которые вы можете использовать до 12 часов подряд.
С помощью TensorFlow 2.0 можно визуализировать ваш график TensorFlow, построить количественные показатели выполнения вашего графика и показать дополнительные данные, такие как изображения, которые проходят через него, с помощью TensorBoard непосредственно из Google Colab.
Установка
#install TensorFlow 2.0 !pip install tensorflow==2.0.0-alpha0
Инициализация
# Load the TensorBoard notebook extension %load_ext tensorboard.notebook
Добавить в обратный вызов tf.keras
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)
Запустите TensorBoard в записной книжке с помощью магической функции
%tensorboard — logdir logs
Теперь вы можете просматривать свой TensorBoard из Google Colab.
Полный исходный код можно скачать здесь.
Ссылка
