เคยไหม ? อยากเริ่มเขียน Python นะ อยากทำ Machine Learning จัง อยากลองสร้าง AI หรือว่าเห็น Data Science กำลังมา ก็อยากลองทำเหมือนกัน 🤔
.
💭 โห มีโปรเจกต์ที่อยากทำในหัวเยอะมาก แบบว่าอันนั้นก็น่าทำ อันนี้ก็น่าลอง อันนี้ก็เรียนรู้ไว้ก็ดีอะ ...แต่ขี้เกียจลงโปรแกรม ก็เลยไม่ได้เริ่มกับเขาสักที
.
👉 ถ้าคุณกำลังประสบปัญหานี้ล่ะก็ วันนี้เราขอนำเสนอตัวช่วยดี ๆ ที่จะทำให้การเริ่มเขียน Python ไม่ใช่เรื่องยากและวุ่นวายอีกต่อไป ! ตัวช่วยของเราในวันนี้ก็คือออ…
.
“Google Colab” นั่นเองจ้า เอาล่ะ ถ้าพร้อมไปต่อก็ลุยกันเลยยย !
.
📍 Google Colab คืออะไร ?
.
Google Colaboratory หรือที่มักเรียกกันสั้น ๆ ว่า Google Colab เป็นบริการจาก Google ที่ให้ผู้ใช้งานเขียนโค้ดภาษา Python บน Browser แบบไม่ต้องติดตั้งโปรแกรมอะไรเลย แล้วจะ Save โค้ดเราไว้อยู่บน Drive ทำให้เราสามารถแชร์โค้ดให้คนอื่นดูได้
.
นอกจากนี้ Google Colab ยังมีบริการ GPU มาให้เราเลือกอีกด้วย และถ้าเราจะทำสาย Data, Machine Learning หรือ AI เราก็สามารถ import library ต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น numpy, matplotlib หรืออื่น ๆ ได้ตามต้องการ
.
และที่สำคัญ ทุกอย่างที่บอกมานั้น ฟรี ! แค่เรามีบัญชีของ Google เท่านั้นจ้า
.
📍 Google Colab ทำอะไรได้บ้าง ?
.
ไปดูฟีเจอร์ที่ Google Colab ทำได้กันดีกว่า ฟิ้ววว
.
🔸 เขียนและรันโค้ด Python
.
อันนี้ของมันแน่อะเนอะ เอาไว้เขียนโค้ด ก็ต้องเขียนโค้ดได้ ซึ่งการเริ่มต้นใช้งาน Google Colab เราจะต้องสร้าง Notebook ขึ้นมาก่อน ซึ่งเจ้า Notebook เปรียบเสมือนสมุดเล่มนึง ที่เราสามารถเขียนและเรียกใช้โค้ดบนนั้นได้ โดยใน Notebook นั้น เราจะเขียนโค้ดบนสิ่งที่เรียกว่า Code Cell
.
อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่
https://colab.research.google.com/notebooks/basic_features_overview.ipynb
.
🔸 รองรับการเขียนสมการคณิตศาสตร์
.
แน่นอนว่า ในศาสตร์ของ Machine Learning, AI หรือแม้แต่งานสาย Data ยิ่งศึกษาลึกขึ้น ก็จะพบกับทั้งสูตรและสมการมากมายเต็มไปหมด และมันก็ต้องมีสักครั้งแหละ ที่เราอยากจะ Comment สมการเหล่านั้นซะเหลือเกิน ซึ่ง Google Colab ทำได้ ! โดยเราสามารถใช้ Text Cell เพื่อเขียนสมการคณิตศาสตร์ได้ด้วย Markdown Language นั่นเอง
.
อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่
https://colab.research.google.com/notebooks/markdown_guide.ipynb
.
🔸 แชร์ Notebook ผ่าน Google Link
.
อย่างที่เกริ่นไปก่อนหน้านี้ เนื่องจาก Notebook ของเราถูกเก็บไว้บน Drive เพราะงั้นเราจึงสามารถแชร์ลิงก์ให้คนอื่นเข้ามาดู Notebook ของเราได้ง่าย ๆ เหมือนตอนเราใช้บริการ Google Docs หรือ Slides แล้วแชร์ลิงก์ให้เพื่อเข้ามาดูจ้า
.
🔸 Import ข้อมูลจาก Google Drive
.
ต่อจากข้อเมื่อกี้ ในเมื่อเป็นบริการจาก Google เหมือนกัน เจ้า Google Colab จึงรองรับการเชื่อมต่อกับ ดังนั้น Google Drive ไม่ว่าจะ Import หรือ Export ตัว Notebook ก็สะดวก แถมถ้าจะ Import ข้อมูลก็ทำได้เช่นกัน นอกจากนี้ ยัง Import ข้อมูลจาก External Data แหล่งอื่น ๆ ได้อีกนะ
.
อ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Drive และ External Data อื่น ๆ ได้ที่
https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb
.
🔸 รองรับ TensorFlow
.
TensorFlow เป็น Library ประเภท Open-source จาก Google ที่ใช้ภาษา Python สำหรับคำนวณสูตรคณิตศาสตร์ต่าง ๆ รวมถึงอัลกอริทึมเพื่อพัฒนา Machine Learning ซึ่ง Google Colab เองก็สามารถ Import TensorFlow เข้ามาใช้ได้เช่นกัน
.
อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่
https://colab.research.google.com/notebooks/tensorflow_version.ipynb
.
🔸 ใช้งาน Google Colab ร่วมกับ GitHub
.
สาย Dev อย่างเราคงคุ้นชินกับ GitHub กันพอสมควร (หรือถ้าเพื่อน ๆ มือใหม่ก็คงเคยได้ยินคำว่า Git กับ GitHub กันมาบ้าง) ซึ่งที่นี่ เราสามารถ Import Notebook จาก GitHub เข้ามายัง Google Colab ได้ รวมถึง Publish Notebook ของเราบน GitHub ได้เช่นกันจ้า
.
อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb
.
📍 อธิบายเพิ่มเติม
.
แอดขอเสริมสำหรับเพื่อน ๆ ที่มือใหม่ ภาษา Python เป็นภาษาประเภท Interpreted Language ซึ่งจะอ่านโค้ดทีละคำสั่ง แล้วจะมี Interpreter แปลงเป็นภาษาเครื่องเพื่อดำเนินการเลยคำสั่งนั้น ๆ เลย 💻
.
ต่างจากภาษาที่ใช้ Compiler เช่น C, C++, C#, Java ฯลฯ ที่จะต้องเขียนโค้ดให้เสร็จก่อน แล้วค่อยแปลงไฟล์เป็นไฟล์ Execution (ที่เราจะคุ้นหน้าคุ้นตาในรูปแบบของไฟล์ .exe) เพราะ Compiler จะแปลงทีเดียวทั้งไฟล์
.
กลับมาที่ Python พอเป็นแบบนั้นแล้ว ตัว Google Colab ที่มีหน้าตาเป็น Code Cell นั้น เมื่อเราพิมพ์โค้ดลงไป จึงกด Run เพื่อดูผลลัพธ์ได้เลยนั่นเอง ✨
.
👉 ถ้าใครสนใจ Google Colab ก็สามารถลองใช้งานได้ที่
https://colab.research.google.com/
.
👉 อ่านข้อมูลเพิ่มเติมและส่องฟีเจอร์ต่าง ๆ ได้ที่
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb
.
เป็นยังไงกันบ้าง เรียกได้ว่า “ครบจบที่บน Browser” จริง ๆ สำหรับ Google Colab ที่เราเอามาฝากวันนี้ 😂 ส่วนเพื่อน ๆ คนไหนกำลัง (อยาก) เริ่มเขียน Python หรือลองสร้างโปรเจกต์อยู่ แอดก็ขอเป็นกำลังใจให้ทุกคนเลยนะคะ ✊📦❤️
.
ถ้าชอบกดไลก์ ใช่กดแชร์ ให้กับแอดและทีม BorntoDev ด้วยน้า 🥺
แล้วเจอกันใหม่ สวัสดีจ้า~
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅#ミニマリストライフ,也在其Youtube影片中提到,https://amzn.to/34uh07R 普通のカメラで撮影した動画を後からスムーズなスローモーションに変換する事ができます。ビッグデータ解析と機械学習を応用した方法で本来無いフレームを予想しながら保管していきます。動画の種類によっては上手く行かないですが、行けばラッキーと言う感じで使って見る...
「tensorflow gpu」的推薦目錄:
- 關於tensorflow gpu 在 BorntoDev Facebook 的最佳貼文
- 關於tensorflow gpu 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
- 關於tensorflow gpu 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答
- 關於tensorflow gpu 在 #ミニマリストライフ Youtube 的精選貼文
- 關於tensorflow gpu 在 tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine ... - GitHub 的評價
- 關於tensorflow gpu 在 How do I use TensorFlow GPU? - Stack Overflow 的評價
- 關於tensorflow gpu 在 Tensorflow-GPU的安裝及確認( Win 10 ) 的評價
- 關於tensorflow gpu 在 #請益該死的tensorflow-gpu - 軟體工程師板 | Dcard 的評價
- 關於tensorflow gpu 在 Installing CPU and GPU TensorFlow on Windows - YouTube 的評價
- 關於tensorflow gpu 在 How to Install the Latest TensorFlow Keras with a GPU without ... 的評價
- 關於tensorflow gpu 在 How to disable GPU with TensorFlow? - Data Science Stack ... 的評價
tensorflow gpu 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
NT530 特價中
從這 14 小時的課程,你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案,包括情感,年齡和性別分類,倫敦地下標誌檢測,猴子品種,鮮花,水果,辛普森人物,還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術,如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG,MobileNet,InceptionV3,ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs,例如 AlexNet,LeNet,VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路,卷積神經網路,R-CNNs,SSDs,YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU,並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer ),DeepDream 和使用 GANs ,可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立,標註,註釋,訓練您自己的影像資料集,完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割,這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
https://softnshare.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/
tensorflow gpu 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答
NT430 特價中
運用最新潮的程式庫如 Tensorflow、Theano、Keras、PyTorch、CNTK、MXNet 建構深度學習系統。 在 AWS 上使用 GPU 更快速地訓練。
https://softnshare.com/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow/
tensorflow gpu 在 #ミニマリストライフ Youtube 的精選貼文
https://amzn.to/34uh07R
普通のカメラで撮影した動画を後からスムーズなスローモーションに変換する事ができます。ビッグデータ解析と機械学習を応用した方法で本来無いフレームを予想しながら保管していきます。動画の種類によっては上手く行かないですが、行けばラッキーと言う感じで使って見ると良いと考えます。(Amazonアソシエイトプログラムを利用しています)
https://www.instagram.com/dougakaihou/
Instagramやっています
pythonをインストール
https://github.com/avinashpaliwal/Super-SloMo
上記Super-SloMoをコピー
https://towardsdatascience.com/super-slomo-fun-or-how-you-can-make-awesome-youtube-videos-with-ai-2d6459f6de14
上記サイトのリンクから「checkpoint=SuperSloMo.ckpt」ファイルをダウンロードして、Super-Slomoのフォルダに配置
pip install torch torchvision
pip install tensorflow-gpu
pip install numpy
pip install matplotlib
Pythonに上記四つのパッケージを追加する torch torchvision の追加に失敗する場合は以下のサイトでインストール文字列を作って試して下さい。
https://pytorch.org/get-started/locally/
ffmpegをインストール、パスを通す又は実体を同じフォルダに置く
python video_to_slomo.py --video=test.mp4 --sf=4 --checkpoint=SuperSloMo.ckpt --fps=25 --output=output.mp4
https://itunes.apple.com/podcast/id999164868
Podcastもやっています
https://youtube.com/c/jiheiorg/
チャンネル登録よろしくお願いします
誰も考えない切り口でシンプルな生き方を提案します。物を軽く少なくする「ミニマリスト」「シンプルライフ」の知恵を応用した動画を公開中。
This movie has Japanese caption for learn Japanese.
機材
・iPhone SEのアウターカメラで撮影しています
グラスジャパン福 買いました
https://www.youtube.com/watch?list=UURwqTcUh7jMWqFjSYH3JHow&v=Pz0AOZGNPNI
https://www.youtube.com/watch?list=UURwqTcUh7jMWqFjSYH3JHow&v=zhTunUg2E_Q
#Organ_Life #オルガンライフ #SuperSloMo
普通のカメラで撮影した動画を後からスムーズなスローモーションに変換する事ができます。ビッグデータ解析と機械学習を応用した方法で本来無いフレームを予想しながら保管していきます。動画の種類によっては上手く行かないですが、行けばラッキーと言う感じで使って見ると良いと考えます。
tensorflow gpu 在 Tensorflow-GPU的安裝及確認( Win 10 ) 的推薦與評價
在進行後面各項安裝前,獨顯的型號必須優先考慮,因為CUDA、CudNN及Tensorflow-GPU的各版本間並沒有廣泛的互相支援 ,必須要按照對應版本安裝才不會有 ... ... <看更多>
tensorflow gpu 在 tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine ... - GitHub 的推薦與評價
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. ... See the TensorFlow install guide for the pip package, to enable GPU support, ... ... <看更多>