最后，Colab 确实提供了非常强劲的免费 TPU，而且使用 Keras 或 TPUEstimator 也很容易重新搭建或转换已有的 TensorFlow 模型。机器之心只是简单地试用了 Colab 免费 TPU，还有很多特性有待读者的测试，例如支持 TPU 的 PyTorch 1.0 或循环神经网络在 TPU 上的性能等。参考资料：文档：https://www.tensorflow.org/...
目前,Colab 一共支持三种运行时,即 CPU、GPU(K80)和 TPU(据说是 TPU v2)。但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何,当然后面会用具体的任务去测试,不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。因此我们首先尝试用简单的卷积运算测试它们的迭代时间。 在测试不同的硬件时,需要切换到...
官方选用了v2-8的一个核心,即1/8 TPU的情形,与使用英伟达Tesla K80 GPU进行对比,实测显示推理时间大大缩短,性能约有4倍左右的提升。 GitHub地址: https://github.com/pytorch/xla/tree/master/contrib/colab
目前,Colab 一共支持三种运行时,即 CPU、GPU(K80)和 TPU(据说是 TPU v2)。但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何,当然后面会用具体的任务去测试,不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。因此我们首先尝试用简单的卷积运算测试它们的迭代时间。 在测试不同的硬件时,需要切换到...
在TPUv2上预训练BERT-Base模型大约需要54小时。Google Colab并非设计用于执行长时间运行的作业,它会每8小时左右中断一次训练过程。对于不间断的训练,请考虑使用付费的不间断使用TPUv2的方法。 也就是说,使用Colab TPU,你可以在以1美元的价格在Google云盘上存储模型和数据,以几乎可忽略成本从头开始预训练BERT模型。
在TPUv2上预训练BERT-Base模型大约需要54小时.Google Colab并非设计用于执行长时间运行的作业,它会每8小时左右中断一次训练过程。对于不间断的训练,请考虑使用付费的不间断使用TPUv2的方法。 也就是说,使用Colab TPU,你可以在以1美元的价格在谷云盘上存储模型和数据,以几乎可忽略成本从头开始预训练BERT模型。
值得一试,支持最好的当然是 GCP + TPU,价格小贵,个人或者小团体的话每月 10 刀的 Colab Pro 也可以考虑,截至此时此刻(2020.04.23),Google 在 Colab 提供的 TPU 资源是 TPU V2 设备,每个设备下 4 个 TPU V2 模块,每个模块有两个 core,具体到代码的话就是可选用 1 个 或者 8 个 core,其他的选项不...
利用Colab上的TPU训练Keras模型需要输入以下代码 tpu = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(TPU_ADDRESS) strategy = tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(tpu) tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(model, strategy=strategy) tpu_model.fit(get_training_dataset, steps_per_epoch=TRAIN...
目前,Colab 一共支持三种运行时,即 CPU、GPU(K80)和 TPU(据说是 TPU v2)。但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何,当然后面会用具体的任务去测试,不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。因此我们首先尝试用简单的卷积运算测试它们的迭代时间。
在TPUv2上预训练BERT-Base模型大约需要54小时。Google Colab并非设计用于执行长时间运行的作业,它会每8小时左右中断一次训练过程。对于不间断的训练,请考虑使用付费的不间断使用TPUv2的方法。 也就是说,使用Colab TPU,你可以在以1美元的价格在Google云盘上存储模型和数据,以几乎可忽略成本从头开始预训练BERT模型。