[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1803 코랩(Colab)에서 TPU 사용하기

 [ 이미지 출처 : inaccel.com - CPU, GPU, FPGA or TPU: Which one to choose for my Machine Learning training? ]



1. 코랩(Colab)에서 TPU를 선택


Colab에서 런타임 > 런타임 유형 변경 > 하드웨어 가속기에서 'TPU' 선택


2. TPU 초기화


딥 러닝 모델을 정의하기 전에 아래의 설정을 미리 해주어야 함



3. TPU Strategy 셋팅


tf.distribute.Strategy는 훈련을 여러 GPU 또는 여러 장비, 여러 TPU로 나누어 처리하기 위한 텐서플로 API로서 이 API를 사용하면 기존의 모델이나 훈련 코드를 분산처리를 할 수 있음



4. 딥 러닝 모델의 정의


모델 생성은 strategy.scope 내에서 이루어져야 함


모델을 정의하는 함수를 만들어 strategy.scope 내에서 해당 함수를 호출하여 모델을 컴파일하는 방식으로 하면 됨


- 이 후 이 모델을 fit()하게되면 해당 모델은 TPU를 사용하게 됨




nlp_1803_use_tpu_in_colab.ipynb

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[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1803 코랩(Colab)에서 TPU 사용하기

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