Как я перестал бояться и полюбил вычисления на GPU.
Мы все знаем, что вычисления на GPU делают нейронки быстрее. Быстрее в сотню раз, "константа", скажет теоретик. В действительности же, от экрана оторваться невозможно, когда вместо восьми часов вычислений получаешь - 15 минут.
Детали для ленивых и любопытных.
Я подготовил образ AMI для амазона, за номером ami-e00a8180 его надо накатить на тачку p2.xlarge (для spot instances это около 50 центов в час) открыть ssh (порт 22) и http (порт 80) и запустить jupyter, указав флаги theano, как-то так
$ sudo su
# export THEANO_FLAGS='cuda.root=/usr/local/cuda,device=gpu,floatX=float32'
# export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
# jupyter notebook
Теперь у вас есть тетрадка, которая торчит в веб и умеет lasagne с бекэндом на CUDA, можно отличить кошечек от собачек, https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
Мы все знаем, что вычисления на GPU делают нейронки быстрее. Быстрее в сотню раз, "константа", скажет теоретик. В действительности же, от экрана оторваться невозможно, когда вместо восьми часов вычислений получаешь - 15 минут.
Детали для ленивых и любопытных.
Я подготовил образ AMI для амазона, за номером ami-e00a8180 его надо накатить на тачку p2.xlarge (для spot instances это около 50 центов в час) открыть ssh (порт 22) и http (порт 80) и запустить jupyter, указав флаги theano, как-то так
$ sudo su
# export THEANO_FLAGS='cuda.root=/usr/local/cuda,device=gpu,floatX=float32'
# export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
# jupyter notebook
Теперь у вас есть тетрадка, которая торчит в веб и умеет lasagne с бекэндом на CUDA, можно отличить кошечек от собачек, https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
0
У записи 4 лайков,
0 репостов,
165 просмотров.
0 репостов,
165 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Алексей Голомедов
