将棋AIで学ぶディープラーニング on Mac and Google Colab Google Colabを使う
Google Colabを使える状態にする
ローカル側
Google Driveとローカルが同期されるようにする。
Google のバックアップと同期.app
Google Colab側
ドライブをマウントする
GPUを有効にする
chainerをインストール
chainerをインストールする。
念のためGPUが有効であることも確認しておく。
python-shogiとpydlshogiをインストール
これでGoogle Colabを使える状態になった。
Google Colabを使う
ローカル側
.pyファイルの編集等は全てローカル側で行う。
Colab側
ローカル側で行った編集を反映させる必要がある。反映させるにはランタイムを再起動すれば良い。
学習実行
画像は第7章の学習時の画像。
pydlshogiは毎回(ランタイム再起動ごと?)インストールする必要が有るかもしれない。python-shogiはたまに(?)インストールする必要が有るかもしれない。
GPUはCPUの25倍高速
第7章で出てくる評価インターバル100の学習を実施し1評価インターバルの平均時間をCPUとGPUで比較した。結果はCPUは100秒、GPUは4秒。GPUはCPUの25倍高速ということがわかった。
CPU(iMac 3.1GHz 6コア第10世代Intel Core i5プロセッサ)
平均100秒
GPU(Colab)
平均4秒
Author And Source
この問題について(将棋AIで学ぶディープラーニング on Mac and Google Colab Google Colabを使う), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/kazunoriri/items/ef116e1cf88b4649a9b7著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
Content is automatically searched and collected through network algorithms . If there is a violation . Please contact us . We will adjust (correct author information ,or delete content ) as soon as possible .