Yapay Sinir Ağları Google Colab Çalışma Ortamı

Herkese merhaba 🙂

Soğuk ve yağmurlu bir çarşamba gününün öğlen arasında, sıcacık çayımı da yanıma alarak, oturdum bilgisayar başına ve başladım okumaya ve araştırmaya! Bu yazımda araştırmalarımın sonucunu yani “Google Colab çalışma ortamı” ile ilgili edindiğim bilgileri sizlerle paylaşacağım.

O halde başlayalım!

En çok kullanılan programlama dilleri arasına %57 oranla Python girmiştir. Bunun yanında Julia,Ruby,Octave gibi diller de kullanılmaktadır. Programlama dillerinin Localde kullanılabilmesi için tümleşik geliştirme ortamlarının kurulumunun gerçekleştirilmesi gerekir. Ancak bunlar için bilgisayarın CPU’sunun oldukça güçlü olması gerekir. İnternet ortamında çalışılabilecek, bilgisayar gücünün önemi olmadığı Google Colab tam da bu kısımda devreye giriyor. Google Colab’ın GPU desteği bulunmaktadır.

Google Colab ;

  • Tensor Flow kütüphanesini kullanmaktadır. Tensor Flow kütüphanesi Google tarafından geliştirilmiştir. Python programlama dilini kullanmaktadır. Bu kütüphane hızlı derleme yapabilme özelliğine sahiptir. TensorBoard ile görselleştirme yapabilmeyi sağlar. Veri ve model arasındaki paralelliği, GPU veya CPU ‘nun paralel olarak çalışabilmesini destekler
  • Caffe kütüphanesini kullanmaktadır. Caffe kütüphanesi Berkeley Vision and Learning Center tarafından geliştirilmiştir. Python programlama dilini kullanmaktadır. Bu kütüphane ileri beslemeli ağlar ve görüntü işleme konularında hızlıdır. Hiçbir kod yazılmadan da modeli eğitebilir. Python arayüzü oldukça kullanışlıdır. GPU desteği de bulunmaktadır.
  • Caffe2 kütüphanesini kullanmaktadır. Facebook tarafından geliştirilmiştir. Python API ile C++ desteği sağlar. Berkeley yazılım dağıtım lisansı bulunmaktadır. GPU desteği vardır.
  • Keras kütüphanesi kullanmaktadır. Python programlama dilini kullanmaktadır. GPU ve CPU paralel olarak çalışan; Torch kütüphanesinden esinlendirilmiş sezgiel bir API’dir
  • Torch/PyTorch kütüphanesi kullanılmaktadır. Google ve Facebook tarafından geliştirilmiştir. Birçok modüler parçayı parçalara bölmeyi sağlar.
  • KNet kütüphanesi kullanılmaktadır. Koç Üniversitesi Prof. Deniz Yüret tarafından geliştirilmiştir. Julia programlama dili kullanılmıştır. İfade gücü yüksek ve kolay anlaşılırdır. GPU desteği bulunmaktadır.

Drive üzerinden yeni bir dosya açılır gibi ; Google Colaboratory seçimi gerçekleştirilebilir. Ek olarak dışarıdan alınan .py uzantılı bir dosya Google Colaboratory içerisinde açılabilir.

GC Çalışma Ortamı

Bilgisayarda bulunan .py uzantılı bir dosyayı Google Colab ile açmak mümkündür ancak; Google Drive ile Colab’ın tam olarak bağlanabilmesi için aşağıdaki kod dizinin çalıştırılması gerekmektedir.


Kodu buradan alabilirsiniz.

Yukarıdaki kod çalıştırıldığında hesap ; GPU’daki kod parçalarına bağlanır hale gelmiş olmaktadır. Ve Google’ın vermiş olduğu link üzerinden hesap aktif hale getirilir. Her bağlantı koptuğunda bu işlemin yapılması gerekmektedir. Google hesabı ile giriş yapıldıktan sonra “Verication Code” ilgili alana yapıştırılmalıdır. Doğrulama kodu çalıştırıldığında tekrar bir link gelir. Bu link ise Google Collab SDK ayarlarının onaylanması için gerekli linktir. Aynı doğrulama işlemleri burada yapılır. Ve hesap doğrulanmış olur. Bilgiler doğrulduktan sonra kütüphane kurulumu yapılabilir.

Keras Kütüphanesi Kurulumu(Örnek Kütüphane kurulumu)

Bir sonraki yazımda görüşmek üzere…

Kaynakça

Udemy ( Deep Learning A-Z Python ile Derin Öğrenme ), Merve Ayyüce Kızrak

https://medium.com/deep-learning-turkiye/google-colab-ile-%C3%BCcretsiz-gpu-kullan%C4%B1m%C4%B1-30fdb7dd822e

You may also like...

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir