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・・・