如何免费使用GPU跑深度学习代码

时间:2024-01-25 13:31:09

作者:凌逆战

博客地址:https:////www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11614053.html


  从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大小,因此本文给大家带来了福利——Google免费的GPU Colaboratory。

Google Colab简介

  Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发研究,这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定,Google Colab最大的好处是给广大开发AI者提供免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80,你可以在上面轻松地跑例如:Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。

  Colabortory是一个jupyter notebook环境,它支持python2和python3,还包括TPU和GPU加速,该软件与Google云盘硬盘集成,用户可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。

Colaboratory使用步骤

1、登录谷歌云盘

https://drive.google.com/drive/my-drive(没有账号的可以注册一个)

(1)、右键新建文件夹,作为我们的项目文件夹。

2、创建Colab文件

右键在更多里面选择google Colaboratry(如果没有Colaboratory需要在关联更多应用里面关联Colaboratory)

3、选择配置环境

  我们大家肯定会疑虑,上述方法跑的那段程序是不是用GPU跑的呢?不是,想要用GPU跑程序我们还需要配置环境,

  点击工具栏“修改”,选择笔记本设置

在运行时类型我们可以选择Python 2或Python 3,硬件加速器我们可以选择GPU或者TPU(后面会讲到),或者None什么都不用。

4、开始使用

这时候会直接跳转到Colaboratory界面,这个界面很像Jupyter Notebook,Jupyter的命令在Colaboratory一样适用,值得一提的是,Colab不仅可以运行Python代码,只要在命令前面加一个"  !",这条命令就变成了linux命令,比如我们可以" ! ls"查看文件夹文件,还可以!pip安装库。以及运行py程序!python2 temp.py

可以写一段代码进行测试

(1)、挂载google drive

from google.colab import drive
drive.mount(\'/content/gdrive\')
# 更改工作目录
!pwd # 用 pwd 命令显示工作路径
import os 
os.chdir("/content/gdrive/My Drive/deepmodel")
os.getcwd()
!ls   # 查看的是 content 文件夹下有哪些文件

更改工作目录,在Colab中cd命令是无效的,切换工作目录使用chdir函数

重新启动Colab:!kill -9 -1

(2)、配置环境

安装tensorflow-gpu 1.12.0版本

!pip install tensorflow-gpu==1.12.0

安装scipy 1.2.1版本

!pip install scipy==1.2.1

cuda降级到版本9

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda=9.0.176-1

或者将cuda降级到版本8.0

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
!apt-get update
!apt-get install cuda=8.0.61-1

 查看TensorFlow和cuda的版本

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
!nvcc --version

查看显卡内存使用上限

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

查看分配的GPU参数

!nvidia-smi

查看GPU是否在colab中

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

如果结果为空,则不能使用GPU,如果结果为/device:GPU:0

加载数据

从本地加载数据

从本地上传数据

files.upload 会返回已上传文件的字典。 此字典的键为文件名,值为已上传的数据。

from google.colab import files

uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():
  print(\'用户上传的文件 "{name}" 有 {length} bytes\'.format(
      name=fn, length=len(uploaded[fn])))

我们运行该段程序之后,就会让我们选择本地文件,点击上传后,该文件就能被读取了

将文件下载到本地

from google.colab import files

files.download(\'./example.txt\')        # 下载文件

从谷歌云盘加载数据

使用授权代码在运行时装载 Google 云端硬盘

from google.colab import drive
drive.mount(\'/content/gdrive\')

在Colab中运行上述代码,会出现一段链接,点击链接,复制链接中的密钥,输入到Colab中就可以成功把Colab与谷歌云盘相连接,连接后进行路径切换,就可以直接读取谷歌云盘数据了。

向Google Colab添加表单

为了不每次都在代码中更改超参数,您可以简单地将表单添加到Google Colab。

点击之后就会出现左右两个框,我们在左框中输入

# @title 字符串

text = \'value\' #@param {type:"string"}
dropdown = \'1st option\' #@param ["1st option", "2nd option", "3rd option"]
text_and_dropdown = \'value\' #@param ["选项1", "选项2", "选项3"] {allow-input: true}

print(text)
print(dropdown)
print(text_and_dropdown)

双击右边栏可以隐藏代码

Colab中的GPU

首先我们要让Colab连上GPU,导航栏-->编辑-->笔记本设置-->选择GPU

接下来我们来确认可以使用Tensorflow连接到GPU

import tensorflow as tf

device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != \'/device:GPU:0\':
  raise SystemError(\'没有发现GPU device\')
print(\'Found GPU at: {}\'.format(device_name))
# Found GPU at: /device:GPU:0

我们可以在Colab上运行以下代码测试GPU和CPU的速度

import tensorflow as tf
import timeit

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

with tf.device(\'/cpu:0\'):
  random_image_cpu = tf.random_normal((100, 100, 100, 3))
  net_cpu = tf.layers.conv2d(random_image_cpu, 32, 7)
  net_cpu = tf.reduce_sum(net_cpu)

with tf.device(\'/device:GPU:0\'):
  random_image_gpu = tf.random_normal((100, 100, 100, 3))
  net_gpu = tf.layers.conv2d(random_image_gpu, 32, 7)
  net_gpu = tf.reduce_sum(net_gpu)

sess = tf.Session(config=config)

# 确保TF可以检测到GPU
try:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
except tf.errors.InvalidArgumentError:
  print(
      \'\n\n此错误很可能表示此笔记本未配置为使用GPU。 \'
      \'通过命令面板(CMD/CTRL-SHIFT-P)或编辑菜单在笔记本设置中更改此设置.\n\n\')
  raise

def cpu():
  sess.run(net_cpu)
  
def gpu():
  sess.run(net_gpu)
  
# 运行一次进行测试
cpu()
gpu()

# 多次运行op
print(\'将100*100*100*3通过滤波器卷积到32*7*7*3(批处理x高度x宽度x通道)大小的图像\'
    \'计算10次运训时间的总和\')
print(\'CPU (s):\')
cpu_time = timeit.timeit(\'cpu()\', number=10, setup="from __main__ import cpu")
print(cpu_time)
print(\'GPU (s):\')
gpu_time = timeit.timeit(\'gpu()\', number=10, setup="from __main__ import gpu")
print(gpu_time)
print(\'GPU加速超过CPU: {}倍\'.format(int(cpu_time/gpu_time)))

sess.close()
# CPU (s):
# 3.593296914000007
# GPU (s):
# 0.1831514239999592
# GPU加速超过CPU: 19倍
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Colab中的TPU

首先我们要让Colab连上GPU,导航栏-->编辑-->笔记本设置-->选择TPU

接下来我们来确认可以使用Tensorflow连接到TPU

import os
import pprint
import tensorflow as tf

if \'COLAB_TPU_ADDR\' not in os.environ:
  print(\'您没有连接到TPU,请完成上述操作\')
else:
  tpu_address = \'grpc://\' + os.environ[\'COLAB_TPU_ADDR\']
  print (\'TPU address is\', tpu_address)     
  # TPU address is grpc://10.97.206.146:8470

  with tf.Session(tpu_address) as session:
    devices = session.list_devices()
    
  print(\'TPU devices:\')
  pprint.pprint(devices)

使用TPU进行简单运算

import numpy as np

def add_op(x, y):
  return x + y
  
x = tf.placeholder(tf.float32, [10,])
y = tf.placeholder(tf.float32, [10,])
tpu_ops = tf.contrib.tpu.rewrite(add_op, [x, y])
  
session = tf.Session(tpu_address)
try:
  print(\'Initializing...\')
  session.run(tf.contrib.tpu.initialize_system())
  print(\'Running ops\')
  print(session.run(tpu_ops, {x: np.arange(10), y: np.arange(10)}))
  # [array([ 0.,  2.,  4.,  6.,  8., 10., 12., 14., 16., 18.], dtype=float32)]
finally:
  # 目前,tpu会话必须与关闭会话分开关闭。
  session.run(tf.contrib.tpu.shutdown_system())
  session.close()

在Colab中运行Tensorboard

想要在Google Colab中运行Tensorboard,请运行以下代码

!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
!unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip

# 添加TensorBoard的路径
import os
log_dir = \'tb_logs\'
if not os.path.exists(log_dir):
  os.makedirs(log_dir)

# 开启ngrok service,绑定port 6006(tensorboard)
get_ipython().system_raw(\'tensorboard --logdir {} --host 0.0.0.0 --port 6006 &\'.format(log_dir))
get_ipython().system_raw(\'./ngrok http 6006 &\')

# 产生网站,点击网站访问tensorboard
!curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
    "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)[\'tunnels\'][0][\'public_url\'])"

您可以使用创建的ngrok.io URL 跟踪Tensorboard日志。您将在输出末尾找到URL。请注意,您的Tensorboard日志将保存到tb_logs目录。当然,您可以更改目录名称。

之后,我们可以看到Tensorboard发挥作用!运行以下代码后,您可以通过ngrok URL跟踪Tensorboard日志。

from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K
from keras.callbacks import TensorBoard

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 12

# input image dimensions
img_rows, img_cols = 28, 28

# the data, shuffled and split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

if K.image_data_format() == \'channels_first\':
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

x_train = x_train.astype(\'float32\')
x_test = x_test.astype(\'float32\')
x_train /= 255
x_test /= 255
print(\'x_train shape:\', x_train.shape)
print(x_train.shape[0], \'train samples\')
print(x_test.shape[0], \'test samples\')

# convert class vectors to binary class matrices
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation=\'relu\',
                 input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=\'relu\'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation=\'relu\'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation=\'softmax\'))

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=[\'accuracy\'])


tbCallBack = TensorBoard(log_dir=LOG_DIR, 
                         histogram_freq=1,
                         write_graph=True,
                         write_grads=True,
                         batch_size=batch_size,
                         write_images=True)

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test),
          callbacks=[tbCallBack])
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(\'Test loss:\', score[0])
print(\'Test accuracy:\', score[1])
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参考

Colaboratory官方文档

一位外国小哥写的博客,总结的不错

CUDA降级方法

Colab配置: 使用gpu训练模型

利用Colab上的TPU训练Keras模型(完整版)

【AutoDL】GPU租用市场