Google collab характеристики gpu

обновление: этот вопрос связан с Google Colab «Настройки ноутбука: Аппаратный ускоритель: GPU». Этот вопрос был написан до того, как была добавлена ​​опция «TPU».

Прочитав несколько восторженных объявлений о том, что Google Colaboratory предоставляет бесплатный графический процессор Tesla K80, я попытался запустить на нем урок fast.ai, чтобы он никогда не завершился — быстро закончилась память. Я начал выяснять, почему.

Суть в том, что «бесплатная Tesla K80» не «бесплатна» для всех — для некоторых «бесплатна» лишь небольшая ее часть.

Я подключаюсь к Google Colab из западного побережья Канады и получаю только 0,5 ГБ из того, что должно было быть 24 ГБ оперативной памяти графического процессора. Остальные пользователи получают доступ к 11 ГБ оперативной памяти графического процессора.

Очевидно, что 0,5 ГБ ОЗУ графического процессора недостаточно для большинства операций ML / DL.

Если вы не уверены, что получите, вот небольшая функция отладки, которую я собрал вместе (работает только с настройкой графического процессора ноутбука):

Объяснение каждого графического процессора Google Colab


# memory footprint support libraries/code !ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi !pip install gputil !pip install psutil !pip install humanize import psutil import humanize import os import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() # XXX: only one GPU on Colab and isn’t guaranteed gpu = GPUs[0] def printm(): process = psutil.Process(os.getpid()) print(«Gen RAM Free: » + humanize.naturalsize( psutil.virtual_memory().available ), » | Proc size: » + humanize.naturalsize( process.memory_info().rss)) print(«GPU RAM Free: MB | Used: MB | Util % | Total MB».format(gpu.memoryFree, gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) printm()

Выполнение его в блокноте jupyter перед запуском любого другого кода дает мне:

Gen RAM Free: 11.6 GB | Proc size: 666.0 MB GPU RAM Free: 566MB | Used: 10873MB | Util 95% | Total 11439MB

Удачливые пользователи, получившие доступ к полной карте, увидят:

Gen RAM Free: 11.6 GB | Proc size: 666.0 MB GPU RAM Free: 11439MB | Used: 0MB | Util 0% | Total 11439MB

Видите ли вы какой-нибудь изъян в моих расчетах доступности оперативной памяти графического процессора, заимствованных из GPUtil?

Можете ли вы подтвердить, что вы получите аналогичные результаты, если запустите этот код в блокноте Google Colab?

Если мои расчеты верны, есть ли способ получить больше этой оперативной памяти графического процессора в бесплатной коробке?

обновление: я не уверен, почему некоторые из нас получают 1/20 того, что получают другие пользователи. например, человек, который помог мне отладить это, из Индии, и он получает все!

Примечание : пожалуйста, не присылайте больше предложений о том, как убить потенциально застрявшие / выходящие из строя / параллельные ноутбуки, которые могут потреблять части графического процессора. Независимо от того, как вы это делаете, если вы находитесь в той же лодке, что и я, и должны были запустить код отладки, вы увидите, что вы все еще получаете в общей сложности 5% ОЗУ графического процессора (на момент этого обновления).

Бесплатная платформа с GPU для Deep Learning от Google | Нейросети в Google Colab

Любое решение для этого? почему я получаю разные результаты при выполнении! cat / proc / meminfo

Да, та же проблема, всего около 500 МБ оперативной памяти графического процессора . вводящее в заблуждение описание 🙁

Попробуйте инструменты IBM для анализа данных с открытым исходным кодом (cognitiveclass.ai), поскольку у них также есть бесплатный графический процессор с ноутбуками jupyter.

Я откатил этот вопрос до состояния, когда в нем действительно есть вопрос . Если вы провели дополнительное исследование и нашли ответ, подходящее место для этого находится в поле для ответа. Обновлять вопрос решением некорректно.

Итак, чтобы предотвратить еще одну дюжину ответов, предполагающих недействительность в контексте предложения этого потока для! Kill -9-1, давайте закроем этот поток:

На момент написания этой статьи Google просто предоставляет лишь 5% графического процессора одним из нас, а другим — 100%. Период.

Обновление декабрь-2019: проблема все еще существует — ответы на этот вопрос все еще продолжаются.

Обновление за декабрь 2018 г .: у меня есть теория, что у Google может быть черный список определенных учетных записей или, возможно, отпечатков пальцев браузера, когда его роботы обнаруживают нестандартное поведение. Это могло быть полным совпадением, но в течение некоторого времени у меня была проблема с Google Re-captcha на любом веб-сайте, который требовал этого, где мне приходилось решать десятки головоломок, прежде чем меня пропускали, часто на выполнение у меня ушло 10+ минут. Так продолжалось много месяцев. Внезапно, начиная с этого месяца, у меня вообще нет головоломок, и любая повторная капча Google решается одним щелчком мыши, как это было почти год назад.

Как посмотреть фильмы в гугле

И зачем я рассказываю эту историю? Ну потому что при этом мне дали 100% RAM GPU на Colab . Вот почему я подозреваю, что если вы находитесь в теоретическом черном списке Google, то вам не доверяют предоставление большого количества ресурсов бесплатно. Интересно, найдет ли кто-нибудь из вас такую ​​же корреляцию между ограниченным доступом к графическому процессору и кошмаром Re-captcha. Как я уже сказал, это тоже могло быть полным совпадением.

Ваше заявление: «На момент написания этой статьи Google просто предоставляет только 5% GPU некоторым из нас, тогда как 100% другим. Период». неверно — Колаб так никогда не работал. Все диагностированные случаи, когда пользователи видят неполный объем доступной им ОЗУ графического процессора, сводятся к другому процессу (запущенному тем же пользователем, возможно, в другом ноутбуке) с использованием остальной части ОЗУ графического процессора.

Будущие читатели: если вы думаете, что видите этот или аналогичные симптомы недоступности ОЗУ графического процессора, «Сбросить все среды выполнения» в меню «Время выполнения» предоставит вам новую виртуальную машину, гарантирующую, что устаревшие процессы все еще не удерживают ОЗУ графического процессора. Если вы все еще видите этот симптом сразу после использования этого

Ваша реальность явно отличается от реальности многих других, которые продолжают голосовать за этот пост через год после его создания. Очень вероятно, что некоторые пользователи действительно сталкиваются с тем, что вы описали, но это не для всех. Так что я не уверен, как здесь помогает ваше заявление. Кроме того, когда кто-то задал именно этот вопрос в репо, рекомендованном вами, он получил ответ BS, и его билет был закрыт: github.com/googlecolab/colabtools/issues/52

На случай, если это было неясно: я не описываю, что, по моему мнению, реализация основана на наблюдении за поведением системы как пользователя. Я описываю то, что я знаю о реализации. Я писал в надежде, что пользователи, которые видят неполную доступность, сообщат об этом как о проблеме (либо об ошибке пользователя, либо о системной ошибке) вместо того, чтобы читать неверные утверждения выше и предполагать, что все работает как задумано.

Нет, графические процессоры никогда не использовались совместно, и в приведенном вами примере нет лжи (просто предположение и объяснение самой распространенной причины указанного симптома).

Вчера вечером я запустил ваш фрагмент и получил именно то, что вы получили:

Gen RAM Free: 11.6 GB | Proc size: 666.0 MB GPU RAM Free: 566MB | Used: 10873MB | Util 95% | Total 11439MB
Gen RAM Free: 12.2 GB I Proc size: 131.5 MB GPU RAM Free: 11439MB | Used: 0MB | Util 0% | Total 11439MB

Я думаю, что наиболее вероятная причина заключается в том, что графические процессоры совместно используются виртуальными машинами, поэтому каждый раз, когда вы перезапускаете среду выполнения, у вас есть возможность переключить графический процессор, а также есть вероятность, что вы переключитесь на тот, который используется другими пользователями.

ОБНОВЛЕНО: Оказывается, я могу использовать графический процессор в обычном режиме, даже когда объем свободной оперативной памяти графического процессора составляет 504 МБ, что я считал причиной ResourceExhaustedError, которую я получил вчера вечером.

Я думаю, что повторно подключался, вероятно, 50 раз в течение нескольких дней, и я всегда получал те же 95% использования с самого начала. Только однажды увидел 0%. Во всех этих попытках я получал ошибку нехватки памяти, когда она приближалась к 100%.

Что вы имеете в виду под своим обновлением? Вы все еще можете запускать вещи с 500 МБ? У меня такая же проблема, я получаю RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory at /pytorch/torch/lib/THC/generated/../THCTensorMathCompare.cuh:84

Если вы выполните ячейку, в которой есть только
! Kill -9-1
, это приведет к тому, что все состояние вашей среды выполнения (включая память, файловую систему и графический процессор) будет очищено и перезапущено. Подождите 30-60 секунд и нажмите кнопку ПОДКЛЮЧЕНИЕ в правом верхнем углу для повторного подключения.

спасибо, но ваше предложение ничего не меняет. Я все еще получаю 5% оперативной памяти графического процессора.

Это не помогает. После убийства и переподключения память GPU по-прежнему составляет 500 МБ из ~ 12 ГБ.

Вводящее в заблуждение описание со стороны Google. Думаю, я тоже был слишком взволнован. Настроил все, загрузил данные, и теперь я не могу с ними ничего делать, так как для моего ноутбука выделено только 500 МБ памяти.

Источник: qastack.ru

Google Colab Laboratory: вводит в заблуждение информацию о своем графическом процессоре (только 5% оперативной памяти доступно некоторым пользователям)

обновление: этот вопрос относится к Google Colab «Настройки ноутбука: Аппаратный ускоритель: GPU». Этот вопрос был написан до добавления опции «ТПУ». Читая многочисленные восторженные объявления о том, что Google Colab Laboratory предоставляет бесплатный графический процессор Tesla K80, я попытался быстро запустить. Урок, чтобы он никогда не заканчивался — быстро не хватало памяти.

Я начал расследовать почему. Суть в том, что «бесплатный Tesla K80» не является «бесплатным» для всех — для некоторых лишь небольшая его часть является «бесплатной». Я подключаюсь к Google Colab из Западного побережья Канады и получаю только 0,5 ГБ от того, что должно быть 24 ГБ ОЗУ GPU. Другие пользователи получают доступ к 11 ГБ ОЗУ графического процессора. Очевидно, что 0,5 ГБ ОЗУ GPU недостаточно для большинства задач ML/DL. Если вы не уверены, что получите, вот небольшая функция отладки, которую я собрал (работает только с настройкой графического процессора ноутбука):

Как перенести все контакты из icloud в Google

# memory footprint support libraries/code !ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi !pip install gputil !pip install psutil !pip install humanize import psutil import humanize import os import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() # XXX: only one GPU on Colab and isnt guaranteed gpu = GPUs[0] def printm(): process = psutil.Process(os.getpid()) print(«Gen RAM Free: » + humanize.naturalsize( psutil.virtual_memory().available ), » | Proc size: » + humanize.naturalsize( process.memory_info().rss)) print(«GPU RAM Free: MB | Used: MB | Util % | Total MB».format(gpu.memoryFree, gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) printm()
Выполнение этого в блокноте jupyter перед выполнением любого другого кода дает мне:

Gen RAM Free: 11.6 GB | Proc size: 666.0 MB GPU RAM Free: 566MB | Used: 10873MB | Util 95% | Total 11439MB
Счастливые пользователи, которые получают доступ к полной карте, увидят:
Gen RAM Free: 11.6 GB | Proc size: 666.0 MB GPU RAM Free: 11439MB | Used: 0MB | Util 0% | Total 11439MB

Видите ли вы какие-либо изъяны в моих расчетах доступности ОЗУ графического процессора, заимствованного у GPUtil?

Можете ли вы подтвердить, что получаете аналогичные результаты, если запускаете этот код в блокноте Google Colab? Если мои расчеты верны, есть ли способ получить больше этой оперативной памяти GPU на бесплатной коробке? обновление: я не уверен, почему некоторые из нас получают 1/20 от того, что получают другие пользователи. например, человек, который помог мне отладить это из Индии, и он получил все это! примечание: пожалуйста, не присылайте больше предложений о том, как убить потенциально зависшие/сбежавшие/параллельные ноутбуки, которые могут потреблять части графического процессора. Независимо от того, как вы нарезаете его, если вы находитесь в той же лодке, что и я, и должны были выполнить код отладки, вы увидите, что вы все равно получаете в общей сложности 5% ОЗУ графического процессора (по состоянию на это обновление до сих пор).

stason 12 фев. 2018, в 16:53
Поделиться
Любое решение этого? почему я получаю разные результаты при выполнении! cat / proc / meminfo
MiloMinderbinder 19 фев. 2018, в 04:09
У меня та же проблема, вы нашли какие-либо обновления по этому поводу?
ivan_bilan 11 март 2018, в 20:42

Да, та же проблема, только около 500 МБ ОЗУ GPU . вводящее в заблуждение описание 🙁
Naveen 10 апр. 2018, в 08:31

Попробуйте инструменты с открытым исходным кодом для данных IBM (cognitiveclass.ai), так как у них также есть бесплатный графический процессор с ноутбуками Jupyter.

A Q 24 июнь 2018, в 11:14

Я откатил этот вопрос до состояния, в котором фактически есть вопрос . Если вы провели дополнительное исследование и нашли ответ, подходящее место для этого находится в поле для ответов. Неправильно обновлять вопрос решением.

Chris Hayes 24 авг. 2018, в 00:30
stason 24 авг. 2018, в 01:02
stason 27 авг. 2018, в 20:57
Chris Hayes 28 авг.

2018, в 04:51
Agile Bean 29 нояб. 2018, в 13:03
stason 30 нояб. 2018, в 01:07

Вы пытались настроить конфигурацию сеансов TensorFlow? например, gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=1 и sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)

user3731622 26 март 2019, в 22:49

Спасибо — но проблема не имеет абсолютно никакого отношения к TF. Я не уверен, почему вы думали, что это имеет какое-то отношение к TF.

stason 27 март 2019, в 02:38
Показать ещё 10 комментариев
Поделиться:
machine-learning
google-colaboratory

11 ответов

Лучший ответ

Поэтому, чтобы предотвратить еще дюжину ответов, предлагающих недопустимые в контексте этой цепочки предложения! Kill -9 -1, давайте закроем эту ветку:

На момент написания статьи Google просто отдает только 5% GPU некоторым из нас, тогда как 100% — другим. Период.

К сожалению, полное раскрытие информации не производится, и нам остается только догадываться о том, что на самом деле может происходить. Очевидно, что коммерческая компания будет иметь оговорки в отношении того, с кем им приятно, и поэтому здесь невозможно избежать дискриминации. Это имеет смысл и очень логично. Поскольку этот ресурс предоставляется бесплатно, мы не можем на самом деле жаловаться, а только спрашиваем, почему некоторые из нас занесены в черный список, в то время как другие из других идентичных установок/локалей не являются.

Так как мой личный аккаунт был удален из черного списка в декабре 2018 года (см. Мое обновление ниже), я могу полагаться только на других пользователей, которые все еще находятся в черном списке, чтобы помочь говорить правду. Пока я пишу это обновление, эта тема получила еще одно возражение.

И, конечно же, перед тем, как вы добавите голос в этот поток, выполните «Сброс всех времени выполнения» в меню «Время выполнения» в colab и посмотрите, не возникла ли у вас проблема с незавершенными ноутбуками, которые все еще потребляют ОЗУ GPU, и на вас это никак не повлияет черный список политики.

Как поменять в браузере Гугл язык с английского на русский

Обновление от декабря 2018 года: у меня есть теория, что Google может иметь черный список определенных учетных записей или, возможно, отпечатки пальцев браузера, когда его роботы обнаруживают нестандартное поведение. Это может быть полное совпадение, но в течение некоторого времени у меня была проблема с Google Re-captcha на любом веб-сайте, который требовал его, когда мне приходилось проходить десятки головоломок, прежде чем мне позволили пройти, часто мне нужно 10+ мин, чтобы выполнить. Это продолжалось много месяцев. Внезапно, начиная с этого месяца, я не вижу никаких загадок, и любая повторная проверка Google разрешается одним щелчком мыши, как это было почти год назад.

И почему я рассказываю эту историю? Ну, потому что в то же время мне дали 100% ОЗУ GPU на Colab. Вот почему я подозреваю, что если вы находитесь в теоретическом черном списке Google, то вам не доверяют, что вам предоставят много ресурсов бесплатно. Интересно, найдет ли кто-нибудь из вас такую же корреляцию между ограниченным доступом к графическому процессору и кошмаром Re-captcha? Как я уже сказал, это также может быть совпадением.

stason 04 июль 2018, в 19:24
Поделиться

Ваше заявление: «На момент написания этой статьи Google просто отдает только 5% GPU некоторым из нас, тогда как 100% остальным. Период». неверно — Colab никогда не работал таким образом. Все диагностированные случаи, когда пользователи видят меньше полного доступного им ОЗУ графического процессора, сводятся к другому процессу (запущенному тем же пользователем, возможно, в другом ноутбуке), использующему оставшуюся память ОЗУ.

Ami F 22 март 2019, в 22:37

Будущие читатели: если вы думаете, что наблюдаете этот или аналогичные признаки недоступности ОЗУ графического процессора, «Сбросить все время выполнения» в меню «Время выполнения» предоставит вам новую виртуальную машину, гарантирующую, что никакие устаревшие процессы по-прежнему не останавливаются в памяти ОЗУ. Если вы все еще видите этот симптом сразу после использования этого пункта меню, пожалуйста, сообщите об ошибке на github.com/googlecolab/colabtools/issues

Ami F 22 март 2019, в 22:37

Ваша реальность явно отличается от реальности многих других, которые продолжают голосовать за этот пост через год после его создания. Весьма вероятно, что некоторые пользователи действительно сталкиваются с тем, что вы описали, но это не относится ко всем. Так что я не уверен, как ваше утверждение помогает здесь. Кроме того, когда кто-то задал этот точный вопрос в рекомендованном вами репо, он получил ответ BS и его билет был закрыт: github.com/googlecolab/colabtools/issues/52

stason 23 март 2019, в 00:49

В случае, если это было неясно: я не описываю то, что, по моему мнению, реализация основана на наблюдении за поведением системы как пользователя. Я описываю то, что я знаю о реализации. Я написал в надежде, что пользователи, которые видят неполную доступность, сообщат об этом как о проблеме (пользовательская ошибка или системная ошибка) вместо того, чтобы прочитать неправильные утверждения выше и предположить, что все работает как задумано.

Ami F 24 март 2019, в 01:28
stason 24 март 2019, в 15:17

Нет, графические процессоры никогда не передавались, и в приведенном вами примере нет лжи (просто предположение и объяснение самой распространенной причины сообщения о симптоме).

Источник: overcoder.net

Getting Started With Pytorch In Google Collab With Free GPU

Pytorch is a deep learning framework; a set of functions and libraries which allow you to do higher-order programming designed for Python language, based on Torch. Torch is an open-source machine learning package based on the programming language Lua. It is primarily developed by Facebook’s artificial-intelligence research group and Uber’s Pyro probabilistic programming language software is built on it.

PyTorch is more “pythonic” and has a more consistent API. It also has native ONNX model exports which can be used to speed up inference. PyTorch shares many commands with numpy, which helps in learning the framework with ease.

At its core, PyTorch provides two main features:

  • An n-dimensional Tensor, similar to Numpy but can run on GPUs
  • Automatic differentiation for building and training neural networks

If you’re using anaconda distribution, you can install the Pytorch by running the below command in the anaconda prompt.

conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

The rest of the article is structured as follows:

If you want to skip the theory part and get into the code right away,

Colab — Colaboratory

Google Colab is a research tool for machine learning education and research. It’s a Jupyter notebook environment that requires no setup to use. Colab offers a free GPU cloud service hosted by Google to encourage collaboration in the field of Machine Learning, without worrying about the hardware requirements. Colab was released to the public by Google in October 2017.

Google что такое словосочетание

Getting Started with Colab

  • Sign in with your Google Account
  • Create a new notebook via File -> New Python 3 notebook or New Python 2 notebook

You can also create a notebook in Colab via Google Drive

  • Go to Google Drive
  • Create a folder of any name in the drive to save the project
  • Create a new notebook via Right click > More > Colaboratory

To rename the notebook, just click on the file name present at the top of the notebook.

Setting up GPU in Colab

In Colab, you will get 12 hours of execution time but the session will be disconnected if you are idle for more than 60 minutes. It means that for every 12 hours Disk, RAM, CPU Cache and the Data that is on our allocated virtual machine will get erased.

To enable GPU hardware accelerator, just go to Runtime -> Change runtime type -> Hardware accelerator -> GPU

Pytorch — Tensors

Numpy based operations are not optimized to utilize GPUs to accelerate its numerical computations. For modern deep neural networks, GPUs often provide speedups of 50x or greater. So, unfortunately, numpy won’t be enough for modern deep learning. This where Pytorch introduces the concept of Tensor. A Pytorch Tensor is conceptually identical to an n-dimensional numpy array. Unlike the numpy, PyTorch Tensors can utilize GPUs to accelerate their numeric computations

Let’s see how you can create a Pytorch Tensor. First, we will import the required libraries. Remember that torch, numpy and matplotlib are pre-installed in Colab’s virtual machine.

import torch import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

The default tensor type in PyTorch is a float tensor defined as torch.FloatTensor. We can create tensors by using the inbuilt functions present inside the torch package.

## creating a tensor of 3 rows and 2 columns consisting of ones
>> x = torch.ones(3,2)
>> print(x) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]])
## creating a tensor of 3 rows and 2 columns consisting of zeros
>> x = torch.zeros(3,2)
>> print(x) tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])

Creating a tensor by random initialization

To increase the reproducibility, we often set the random seed to a specific value first.
>> torch.manual_seed(2) #generating tensor randomly
>> x = torch.rand(3, 2)
>> print(x) #generating tensor randomly from normal distribution
>> x = torch.randn(3,3)
>> print(x)

Simple Tensor Operations

Slicing of Tensors

You can slice PyTorch tensors the same way you slice ndarrays

#create a tensor
>> x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>> print(x[:, 1]) # Every row, only the last column >> print(x[0, :]) # Every column in first row >> y = x[1, 1] # take the element in first row and first column and create a another tensor >> print(y)

Reshape Tensor

Reshape a Tensor to a different shape

>> x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) #(3 rows and 2 columns)
>> y = x.view(2, 3) #reshaping to 2 rows and 3 columns

Use of -1 to reshape the tensors

-1 indicates that the shape will be inferred from previous dimensions. In the below code snippet x.view(6,-1) will result in a tensor of shape 6×1 because we have fixed the size of rows to be 6, Pytorch will now infer the best possible dimension for the column such that it will be able to accommodate all the values present in the tensor.

>> x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) #(3 rows and 2 columns)
>> y = x.view(6,-1) #y shape will be 6×1

Mathematical Operations

#Create two tensors
>> x = torch.ones([3, 2])
>> y = torch.ones([3, 2]) #adding two tensors
>> z = x + y #method 1
>> z = torch.add(x,y) #method 2
#subtracting two tensors
>> z = x — y #method 1
>> torch.sub(x,y) #method 2

In-place Operations

In Pytorch all operations on the tensor that operate in-place on it will have an _ postfix. For example, add is the out-of-place version, and add_ is the in-place version.

>> y.add_(x) #tensor y added with x and result will be stored in y

Pytorch to Numpy Bridge

Converting a Pytorch tensor to a numpy ndarray is very useful sometimes. By using .numpy() on a tensor, we can easily convert tensor to ndarray.

>> x = torch.linspace(0 , 1, steps = 5) #creating a tensor using linspace
>> x_np = x.numpy() #convert tensor to numpy
>> print(type(x), type(x_np))

To convert numpy ndarray to pytorch tensor, we can use .from_numpy() to convert ndarray to tensor.

>> a = np.random.randn(5) #generate a random numpy array
>> a_pt = torch.from_numpy(a) #convert numpy array to a tensor
>> print(type(a), type(a_pt))

During the conversion, Pytorch tensor and numpy ndarray will share their underlying memory locations and changing one will change the other.

CUDA Support

To check how many CUDA supported GPU’s are connected to the machine, you can use the code snippet below. If you are executing the code in Colab you will get 1, that means that the Colab virtual machine is connected to one GPU. is used to set up and run CUDA operations. It keeps track of the currently selected GPU.

Есть такое число Google плекс

>> print(torch.cuda.device_count())
1

If you want to get the name of the GPU Card connected to the machine:

>> print(torch.cuda.get_device_name(0))
Tesla T4

The important thing to note is that we can reference this CUDA supported GPU card to a variable and use this variable for any Pytorch Operations. All CUDA tensors you allocate will be created on that device. The selected GPU device can be changed with a torch.cuda.device context manager.

#Assign cuda GPU located at location ‘0’ to a variable
>> cuda0 = torch.device(‘cuda:0’) #Performing the addition on GPU
>> a = torch.ones(3, 2, device=cuda0) #creating a tensor ‘a’ on GPU >> b = torch.ones(3, 2, device=cuda0) #creating a tensor ‘b’ on GPU >> c = a + b
>> print(c)
tensor([[2., 2.], [2., 2.], [2., 2.]], device=’cuda:0′)

As you can see from the above code snippet the tensors are created on GPU and any operation you do on these tensors will be done on GPU. If you want to move the result to CPU you just have to do .cpu()

#moving the result to cpu
>> c = c.cpu()
>> print(c)
tensor([[2., 2.], [2., 2.], [2., 2.]])

Automatic Differentiation

In this section, we will discuss the important package called automatic differentiation or autograd in Pytorch. The autograd package gives us the ability to perform automatic differentiation or automatic gradient computation for all operations on tensors. It is a define-by-run framework, which means that your back-propagation is defined by how your code is run.

Let’s see how to perform automatic differentiation by using a simple example. First, we create a tensor with requires_grad parameter set to True because we want to track all the operations performing on that tensor.

#create a tensor with requires_grad = True
>> x = torch.ones([3,2], requires_grad = True)
>> print(x)
tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True)

Perform a simple tensor addition operation.

>> y = x + 5 #tensor addition
>> print(y) #check the result
tensor([[6., 6.], [6., 6.], [6., 6.]], grad_fn=)

Because y was created as a result of an operation on x, so it has a grad_fn. Perform more operations on y and create a new tensor z.

>> z = y*y + 1
>> print(z)
tensor([[37., 37.], [37., 37.], [37., 37.]], grad_fn=) >> t = torch.sum(z) #adding all the values in z
>> print(t)
tensor(222., grad_fn=)

Back-Propagation

To perform back-propagation, you can just call t.backward()

>> t.backward()
#peform backpropagation but pytorch will not print any output.

Print gradients d(t)/dx.

>> print(x.grad)
tensor([[12., 12.], [12., 12.], [12., 12.]])

x.grad will give you the partial derivative of t with respect to x. If you are able to figure out how we got a tensor with all the values equal to 12, then you have understood the automatic differentiation. If not don’t worry just follow along, when we execute t.backward() we are calculating the partial derivate of t with respect to x. Remember that t is a function of z, which in turn is a function of x.

d(t)/dx = 2y * 1 at x = 1 and y = 6, where y = x + 5

The important point to note is that the value of the derivative is calculated at the point where we initialized the tensor x. Since we initialized x at a value equal to one, we get an output tensor with all the values equal to 12.

The entire code discussed in the article is present in the Kaggle Kernel. Feel free to fork it or download it. The best part is that you can directly run the code in Kaggle Kernel once you fork it, don’t need to worry about installing the packages.

If Colab is your jam, click here to execute the code directly and get your hands dirty.

Conclusion

In this post, we briefly looked at the Pytorch Weight Initialization Methods — Part 1

  • Demystifying Different Variants of Gradient Descent Optimization Algorithm
  • In my next post, we will discuss how to implement the feedforward neural network using Pytorch (nn.Functional, nn.Parameters). So make sure you follow me on medium to get notified as soon as it drops.

    Until then Peace 🙂

    Author Bio

    Niranjan Kumar is Retail Risk Analyst Intern at HSBC Analytics division. He is passionate about Deep learning and Artificial Intelligence. He is one of the top writers at Medium in Artificial Intelligence. You can find all of Niranjan’s blog here. You can connect with Niranjan on LinkedIn, Twitter and GitHub to stay up to date with his latest blog posts.

    I am looking for opportunities either full-time or freelance projects, in the field of Machine Learning and Deep Learning. If there are any relevant opportunities, feel free to drop me a message on LinkedIn or you can reach me through email as well. I would love to discuss.

    Источник: laptrinhx.com

    Рейтинг
    Загрузка ...