
ゆうき( @BASEBALLY15 )です^^
深層学習について勉強しているのですが,学習速度を速くする方法はないですか・・・?
ありますよ^^
しかも,無料で高速化する方法があるので,ご紹介しますね.
そうなんですか!?
よろしくお願いします・・・

目次
Google Colaboratoryを使います!
ディープラーニングを行う上で,『学習速度』は非常に重要な要素となります.
データが多くなれば多くなるほど,学習させるのに膨大な時間が掛かります.
そこで,学習時間を高速にするために使われるのが
『 GPU 』
と言われるものです.
Graphics Processing Unit を略して『 GPU 』と呼び,
画像処理で利用されています.
これを使うことで,従来( CPU )よりも何十倍も速く学習させることが出来ます.
実は,この機能を無料で利用する方法があり,
それが,
『 Google Colaboratory 』
なのです!
それでは,Google ColaboratoryでGPUを使う方法をご紹介します⤵
GPUで深層学習を高速化!
今回は,以下の3つに分けてご紹介します.
- Google Chrome をダウンロードする
- Google Colaboratory をダウンロードする
- Google Colaboratory でGPUを使う
Google Chrome をダウンロードしよう!
まずは,Google Colaboratoryを使うために,『 Google Chrome 』 をダウンロードしてください.
Google Colaboratory をダウンロードしよう!
それでは,Google Colaboratoryのダウンロード方法をご紹介します.
まずは,下の図の『アプリ』をクリックします.

『アプリ』をクリックすると,このような画面が表示されるので,
『 Googleドライブ 』をクリックします.

そして,『新規』をクリックすると,

このように,『その他』と表示されるので,
その中の『アプリを追加』をクリックします.

すると,このように,検索画面が表示されるので,
『 Colaboratory』と打ち込み,『接続』をクリックします.

(※この図では,「インストール済み」と表示されていますが,初めてインストールする場合は,『接続』が表示されます.)
これで, Google Colaboratory をダウンロードすることが出来ました.
次に, Google Colaboratory でGPUを使うための設定方法をご紹介します.
Google ColaboratoryでGPUを使おう!(本題)
Google Colaboratoryをダウンロードしたら,
実際にGPUを使って,深層学習を高速化してみましょう^^
まずは,『新規』をクリックし,このように表示されるので,
『その他』の『 Google Colaboratory 』をクリックします.

すると,このように,プログラミングコードを書く画面が表示され,
この画面の上にある『ランタイム』をクリックします.
そして,その中にある『ランタイムのタイプを変更』をクリックします.

『 ランタイムのタイプを変更 』をクリックすると,このような画面が表示されるので,
ハードウェアアクセラレータ内の『GPU』を選択して,『保存』をクリックすると,
Google Colaboratory でGPUを使うことが出来ます!

CPUとGPUでどれくらい速度が違うのだろうか?
最後に,CPUとGPUでどれくらい速度に違いがあるのかを確かめます.
今回は,約6万枚の画像データを使って,深層学習を行いました.
下の図は,その時のものです.

これを見ると,CPUの場合は1エポックで約6分掛かっているのに対して,
GPUの場合,1エポックで7秒で済むので,かなり高速に学習させることが出来ますね^^
終わりに
今回は, Google Colaboratory でGPUを使う方法についてご紹介しました.
自分自身,ディープラーニング(深層学習)を学んでいて,
深層学習の速度の遅さに悩まされていたので,
同じように悩んでいる方には,この方法を試して頂きたいです!
それでは・・・