2강 - 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기

2강 - 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기

 

실습 툴 - 코랩, 주피터 노트북

colab.research.google.com

구글에서 제공하는 사이트. 주피터노트북 확인 가능.

브라우저에서 이용가능해서 어떤 프로그램을 설치할 필요 없이 바로 실습 가능함.

 

노트북 확장자 - .ipynb

 

-연결

연결 - 호스팅된 런타임에 연결 : 구글에 있는 클라우드 서비스에 연결해서 작성한 코드를 클라우드에서 실행해서 결과를 보여줌.

 

-구성

텍스트 쉘, 코드 쉘 존재

텍스트 쉘 : 텍스트 작성 가능. 더블 클릭 or 텍스트 추가 버튼 클릭 시 왼쪽엔 편집기, 오른쪽엔 결과가 나옴. html, markdown으로 작성 가능.

 

텍스트를 코드와 함께 쓸 수 있어 유용함.

 

코드 쉘 : 코드 작성 가능.

명령어

실행 - 왼쪽에 있는 플레이 버튼 클릭/ctrl(cmd)+enter

실행 + 새로운 코드 쉘 추가 - alt + enter

아래로 이동만(새로운 쉘 추가 X) - shift + enter

 

-저장

드라이브에 사본 저장 or .ipynb 파일 다운로드 가능

.ipynb 파일 - 코드와 결과와 텍스트를 모두 담아 그대로 전달 가능

 

-한계

무료 서비스라 동시에 5개 이상 열지 못 함.

 

 

-딥러닝

텐서플로 사용.

보통 CPU가 아니라 GPU 사용.

화면 렌더링에 필요한 벡터 연산을 매우 빠르게 해주기 때문.

딥러닝에서도 많은 벡터 연산이 필요해서 GPU가 필요함.

 

코랩에서 GPU 제공함.

런타임 - 런타임 유형 변경 에서 변경 가능.

 

+) TPU : 텐서플로세싱유닛으로 구글에서 만든 딥러닝 전용 프로세싱 유닛임. 구글 클라우드에서만 제공. TPU 선택해도 자원 할당받을 가능성이 높진 않아 일반적으로 GPU 사용 권장.

 

 

참고 자료

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 강의

https://www.youtube.com/watch?v=0l0g7wk9wv4&list=PLVsNizTWUw7HpqmdphX9hgyWl15nobgQX&index=2