本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。...如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到： 如何在Colab上创建您的第一个Jupyter笔记本并使用免费的GPU。 如何在Colab上上传和使用自定义数据集。...然后选择您的运行时间类型，从硬件加速器下拉菜单中选择GPU并保存您的设置，如下图所示： ? 3. 将您的自定义数据集上传到Colab 您已将笔记本设置为在GPU上运行。...您已将数据集从Google云端硬盘下载到Colab。让我们继续第4节，使用这个数据集构建一个简单的神经网络。 4....Google Colab GPU并快速训练网络。
前 言 目标检测是指在图像或视频帧内识别和定位物体的任务。定向目标检测具体涉及检测具有定义方向或旋转的物体，例如检测具有不同角度的车辆或检测自然场景中具有不同方向的文本。...在本文中，我们将学习如何使用 YOLOv8 进行有向物体检测。...其他模型可以参考链接： https://docs.ultralytics.com/tasks/obb/#visual-samples 我们使用预训练模型对样本图像进行样本检测。...运行之前，如果您有 GPU 并且想要使用 GPU 来运行训练，请按照以下额外步骤操作。首先，卸载 torch 和作为 ultralytics 的一部分下载的 torchvision。...在我的计算机上，我使用的是 CUDA 12.1 版本，因此我使用此命令安装 Torch。
为了弥补这一差距，出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法，可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。...就像LoRA一样，GaLore可以让我们在具有24 GB VRAM的消费级GPU上微调7B模型。结果模型的性能与全参数微调相当，并且似乎优于LoRA。...由于我们使用Hugging Face Trainer，还需要自己实现一个优化器和调度器的抽象类。这些类的结构不执行任何操作。...下面是一个简单的例子，使用TRL的SFTTrainer (Trainer的子类)在Open Assistant数据集上微调llama2-7b，并在RTX 3090/4090等24 GB VRAM GPU...总结 GaLore可以节省VRAM，允许在消费级GPU上训练7B模型，但是速度较慢，比微调和LoRA的时间要长差不多两倍的时间。
使用 Google Colab，以及一些 Colab 使用技巧。...将运行时硬件加速器设置为 GPU Google Colab 提供免费的 GPU 硬件加速器云服务。在机器学习和深度学习中需要同时处理多个计算，高性能 GPU 的价格很高，但非常重要。 ?...使用 GPU 的代码示例 在未选择运行时 GPU 的情况下检查可用 GPU 的数量，使其设置为「None」。 ?...Colab 魔法 Colab 提供许多有趣的 trick，包括多个可以执行快速操作的命令，这些命令通常使用 % 作为前缀。 Colab 魔法命令列表 %lsmagic ? 本地目录 %ldir ?...在 Colab 中设置 TPU 在 Google Colab 中设置 TPU 的步骤如下： 运行时菜单 → 更改运行时 ?
将运行时硬件加速器设置为 GPU Google Colab 提供免费的 GPU 硬件加速器云服务。在机器学习和深度学习中需要同时处理多个计算，高性能 GPU 的价格很高，但非常重要。 ?...使用 GPU 的代码示例 在未选择运行时 GPU 的情况下检查可用 GPU 的数量，使其设置为「None」。 ?...Colab 魔法 Colab 提供许多有趣的 trick，包括多个可以执行快速操作的命令，这些命令通常使用 % 作为前缀。 Colab 魔法命令列表 %lsmagic ? 本地目录 %ldir ?...在 Colab 中设置 TPU 在 Google Colab 中设置 TPU 的步骤如下： 运行时菜单 → 更改运行时 ?...Google Colab 完全免费（pro 版除外），并提供 GPU 和 TPU 硬件加速器，易于使用和共享。
二、Colab分配GPU/CPU/TPU 点击右上角分配，分配服务器资源。 输入!...pip install library_name 查看文件列表： 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。 !ls 查看GPU信息： 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。 !...import os print(os.getcwd()) 上传文件： 使用以下代码上传本地文件到Colab环境。...from google.colab import files uploaded = files.upload() 下载文件： 使用以下代码从Colab环境下载文件。...from google.colab import files files.download('file_name') 设置运行时类型： 在”运行时”菜单中选择”更改运行时类型”，可以设置虚拟机的硬件和配置选项
免费使用GPU Colab显卡 Colab 中的 GPU 是随机分配，通常包括 Nvidia K80、T4、P4 和 P100。...免费用户大多数只能使用速度较慢的 K80 GPU，订阅Colab Pro(每月9.9美元）可以使用 T4 或 P100 GPU。不过K80也要比CPU强许多！...Colab Pro订阅用户还可以享用更大的内存，同时代码的运行时间也会更长。一般普通用户的代码运行时间会限制到12个小时，订阅用户则是24小时。 反正。有钱是真的好！...Colab使用方法 Colab一般是配合Google Drive进行使用，利用谷歌云盘存储数据，模型等。所以，我们使用一般是通过谷歌云盘进行登录。...这个使用起来真的超级方便。 就跟本地的Jupyter nootbook一样，并且还可以调用Google Earth Engine，真的是我们做遥感的福音啊！
前面我们介绍 WordPress 官方要求主题作者切换到本地托管字体，今天简单说说如何实现在本地托管的 Google 字体。...WordPress 主题的外部资源规则 一直以来，w.org/themes 上的存储托管主题，一直不允许使用第三方资源，包括第三方的图片，JavaScript 脚本文件，CSS 样式文件，网络字体以及其他资源...但是这条规则的唯一的例外就是 Google 字体，因为当时没有可靠的方法来实现本地托管的网络字体，而排版又是主题设计中的一个重要组成部分。...如何本地托管的 Google 字体 WordPress 官方主题团队在很早之前就在 Github 发布了一段脚本教大家如何本地托管 Google 网络字体。...Google 网络字体了。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！...然后我们点击 “代码执行程序” 标签页，选择 “更改运行时类型”，就会弹出笔记本设置框，这里就可以选择是否使用 GPU 还是 TPU 或是不使用任何，看到这里，是不是瞬间感觉自己富有了很多，毕竟由 GPU...从 Colab 下载文件 既然我们准备用 Colab 来训练模型，那么训练好的模型肯定是要保存在自己本地的，因为 Colab 为我们分配的虚拟机资源，一段时间就会回收。...我们选择 adc.json，右击选择 “下载”，就能通过浏览器下载该文件了 WAY 2.使用 Google Colab 提供的 API，其中有 files 这个库，直接使用 download 方法来下载...，导入到 Colab 中，然后一步步的执行，等待模型训练好后，下载到本地即可。
访问 Colab，可以新建笔记本，也可以从 Google Drive、Github 载入笔记本，或直接从本地上传。...如果需要使用硬件加速，可以切换运行时类型，笔者的账户可以免费使用 T4 GPU 和 TPU。...不过需要注意，Colab 运行时是临时的，平台会监测运行时的活动状态，长时间的闲置和长时间的高强度使用，都会导致运行时被收回释放，所有数据都会被清空。...如下图，使用时在界面左侧的文件管理中点击按钮即可将 Google Drive 挂载到运行时，把需要长期保留或重复使用的数据保存在里面，再次使用可以从 Google Drive 中加载，这就避免了运行被释放时丢失数据...比如使用开源的 Chroma 向量数据库，因为它默认将数据保存在本地磁盘，在 Colab 中需要注意数据库的保存位置，以防运行时收回造成数据丢失。
我们这个系列主要是基于Google的Colab Colaboratory，简称“Colab”，是谷歌研究的一个产品。...我们在这里也就是演示一下，告诉大家一个利用GPU云计算资源的方法。 使用Colab Pro，您可以优先访问最快的gpu。...例如，在大多数使用标准Colab的用户接收较慢的K80 GPU时，您可能会收到一个T4或P100 GPU。你可以看到什么GPU你被分配在任何时候执行以下单元。...1 登陆 如果你有Google的账户，可以直接登陆 https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#recent=true 会显示一个这样的窗口...表明我还没用到GPU卡。 所以需要设置运行时！ 我赶紧把首页打开，老老实实看看 点击这个“代码执行程序",里面有一个”更改运行时“选项 原来不设置这里，啥都用不上啊！
文章目录 简介 注册云盘 安装colab 新建colab 装载云盘 测试 简介 ---- Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境...由于GPU适合计算密集型，CPU适合IO密集型，所以对于深度学习中的大量矩阵运算使用GPU会更快，而且Colab支持PyTorch、TensorFlow、OpenCV等框架，不必自己再去搭环境。...Colab也提供了付费服务，包括9.99刀每月的Pro和49.99刀每月的Pro+版，对应更好的GPU算力。Google Drive也可以付费扩容。.../opt/bin/nvidia-smi 全靠运气，这次分到了T4 o(￣▽￣)o 从知乎上参考各GPU比较： 装载云盘 ---- 由于是云端，所以本地数据需要上传到云盘，然后Colab从云盘中获取数据...登录账号后，就可以看到Google Drive中的文件了。 然后从Google Drive中上传的文件和数据都授权给Colab可以读取了。
特征主要功能：2D实时多人关键点检测：15、18 或 25 个关键点身体/脚部关键点估计，包括 6 个脚部关键点。运行时与检测到的人数不变。2x21 关键点手部关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。...请参阅 OpenPose Training，了解运行时不变的替代方案。70 个关键点人脸关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。请参阅 OpenPose Training，了解运行时不变的替代方案。...GPU） 和非 GPU（仅限 CPU）版本。...模型对比DWPose for CN对比 openPose安装目前还没有直接在Contronet中直接使用的案例，虽然他是基于CN的体验网址DWPose cloab体验地址https://colab.research.google.com.../github/camenduru/DWPose-colab/blob/main/DWPose_colab.ipynbhttps://colab.research.google.com/github/camenduru
---- 【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。...Google Colab是Google内部Jupyter Notebook的交互式Python环境，不需要在本地做多余配置，完全云端运行，存储在GoogleDrive中，可以多人共享，简直跟操作Google...nvidia-smi 返回结果 有Reddit网友表示Colab TPU比本地GTX 1080Ti的速度慢了将近2倍。...Google关于使用TPU的教程： https://colab.research.google.com/notebooks/tpu.ipynb#scrollTo=71iSWtsXe36x Google...而Google Colab直接配置好一个环境，即插即用。 Colab的文档使用我们最喜爱的Markdown格式，并且提供预览模式可以直接看到输出文档的最终样式。
前言 最近咱看到班上的同学在搞Vits，偶然的机遇下咱也开搞了，顺便取得了科技社的内部权限，挺好的（指训练结果） 注意: 由于咱没有显卡，Torch也没检测到核显，因此我们使用Google提供的Colab...进行机器学习，请准备一台可以上Colab的机器，不推荐使用手机，可能会导致代码块内容缺失。...训练出的模型在这个目录下 可以在colab上合成（需要GPU运行时），也可以下载模型在本地合成语音。...vits笔记本地址：https://colab.research.google.com/drive/1eEwa5KmHrwZ06vM4CxkQyq6DAT_rSUMW?...配置文件可以在笔记本后面生成（可以使用非GPU运行时） 3. 待合成的文本需要提前用cleaners转换。
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。 ?...你可能怒了，觉得我是在戏耍你——我要是会用Linux，就直接本地安装了！本地的Linux我都不会用，还让我远程使用Linux？！你什么意思嘛？ 别着急，听我把话说完。...请用Google Chrome浏览器（目前Colab尚不支持其他浏览器）打开这个链接，开启你的Google Drive。 当然，如果你还没有Google账号，需要注册一个，然后登录使用。 ?...Colab打开后的ipynb文件如下图所示。 ? 我们首先需要确定运行环境。点击菜单栏里面的“修改”，选择其中的“笔记本设置”。 ? 确认运行时类型为Python 2，硬件加速器为GPU。...我们首先要让Colab找到Google Drive的根目录。 这原本是一个相对复杂的问题。但是好在我们有现成的代码，可以拿来使用。 请执行下面这个单元格的代码。看不懂不要担心。
服务器更加安全，可以按照策略配置自动备份等等策略，避免自己在本地作死，电脑坏了、文件删了等等； 随时随地工作，不局限于你在家还是在办公室，也不局限于你本地电脑的性能，反正大部分操作都在远端完成，本地无论是...Google Colab / Azure Notebook Google Colab和Azure Notebook都可以认为是基于jupyter notebook的一种变种，主要缺点是因为特殊情况，不好访问...当然默认Colab分配的GPU一般是K40，不过如果你购买了Colab Pro服务，也就是每月9.99美元，几乎可以保证每次分配到P100的GPU，这个GPU是一个什么水平呢，是在GTX 1080的水平的...当然Colab在你不使用，无浏览器动作等等之后，会自主收回运行环境，但是只要我们记得保存中间结果在Google Drive，重新打开继续运行也是一样的，虽然麻烦一点，不过性价比依然很高。...实际上国内的很多厂商也开始提供类似在线notebook的服务，包括百度云/华为云，实话说，它们都不如Google大方，如果可能的话，还是优先考虑/使用一下Colab，体验世界一流的资源/服务是什么样的。
不过，这个列表并不全面，基本都是我用过或者从别人那听过的： Google Colaboratory：https://colab.research.google.com/ Paperspace Gradient...在 Google Colab 中改变运行时来使用 GPU 只需要几秒，如下图所示： ?...然后 Google Colab 会给你分配一个新的GPU用于深度学习，你可以通过以下代码查看 GPU 类型： ? 你可以免费使用有 12 GB 内存的 Tesla K80 GPU了！...这应该可以帮你在 Google Colab 上尝试运行自己的深度学习模型。你在用 Colab 时，可以随意用我的 colab notebook来测试CPU 和 GPU支持的深度学习环境。...验证 GPU 的使用 最后一步是确保一切都在正常运行，确保我们的深度学习框架在使用 GPU（我们是按小时付费的！）。下面的代码可以帮助我们验证这一点。 ?
从图像识别、分割、检测与生成，到机器翻译、语言模型与 GLUE 基准，这些任务差不多覆盖了 GPU 使用的绝大多数场景，这样的测试也是比较合理了。...其实，很多大企业都推出了面向研究和实验的免费 GPU 计算资源，例如我们熟知的 Kaggle Kernel、Google Colab，它们能提供 K80 或 P100 这种非常不错的 GPU 资源，其中...Colab 薅毛要技巧 很多开发者在使用 Colab 时，总会抱怨时不时的终止，抱怨每一次结束后所有包和文件都会删除。但实际上，除了访问外国网站，其它很多问题都能解决。...当然，如果读者发现分配的 GPU 是 K80，你可以重新启动几次 Colab，即释放内存和本地文件的重新启动，每一次重启都会重新分配 GPU 硬件，你可以「等到」P100。...AI Studio 即使不申请计算卡，每天登陆项目也能获得 12 个 GPU 运算时，连续登陆还能有奖励。
Colab进行计算，这是一种提供免费GPU的资源。...将利用Google Colab免费提供GPU计算（长达12小时）。 Colab笔记本在这里。基于GitHub的仓库在这里。...笔记本中有一些步骤可以保存该模型拟合-通过本地下载到计算机，或者通过连接到Google云端硬盘并在其中保存模型拟合。...为此可以将原始测试图像从Roboflow下载到本地计算机，然后将这些图像添加到Colab Notebook中。...一旦在本地解压缩该文件，将看到测试目录原始图像： 现在在Colab笔记本中，展开左侧面板以显示测试文件夹： 右键单击“测试”文件夹，然后选择“上传”。现在可以从本地计算机中选择刚刚下载的所有图像！
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