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「つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング」をColaboratory上で。

つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング
https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=104855

の「1章 画像分類と転移学習」にて。

自端末内に環境を別途作るのがめんどくさかったので、Google Colaboratoryで実施。
その際に調べたことなどを備忘録として残しておく

アップロード

gitからDLしたフォルダ(Makeまではローカルでやっておいた方が楽)をGoogleドライブへアップロードし、ドライブ上からNotebookファイルを起動。
この状態だとドライブを認識してくれていない状態になっているので、マウントする必要がある。

# 現在のパスの確認
import os
print(os.getcwd())
!ls
# マウント
from google import colab
colab.drive.mount('/content/gdrive')

認証を求められるので、認証しauthorization codeを入力

# フォルダ移動
os.chdir('gdrive/My Drive/Colab Notebooks/20200126_pytorch/pytorch_advanced/1_image_classification')
!ls

これで書籍と同じようなパス構成で処理できるので、実施してみる。
GPUを使いたい場合は「ランタイム」をGPUに変更して
torch.cuda.is_available()
がTrueになっていることが確認できたらOK。GPUで処理できます。

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