Để viết chương trình sử dụng TensorFlow, chúng ta có thể dùng bất kỳ Python IDE nào, ví dụ như PyCharm (cùng được phát triển bởi JetBrains, do đó có giao diện tương tự như IntelliJ), Jupyter Notebook hoặc Atom,… Tuy nhiên, trong loạt tutorials này, chúng ta sẽ sử dụng Google Colab do việc áp dụng Machine Learning/Deep Learning thường yêu cầu hệ thống phải có tốc độ và khả năng xử lý cao (thông thường là GPU).

Google Colab (Google Colaboratory) là một dịch vụ đám mây miễn phí của Google nhằm hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu AI phát triển các ứng dụng deep learning bằng việc cung cấp GPU và TPU miễn phí (chúng ta chỉ cần đăng ký một tài khoản Google và sử dụng Google Colab trong Google Drive). Hiện tại, Google Colab chỉ hỗ trợ GPU là Tesla K80 và TPU là TPUv2. Bảng sau đây là một Benchmark so sánh giữa tốc độ xử lý của CPU, GPU và TPU trong Google Colab (tham khảo thêm tại đây). Căn cứ vào kết quả so sánh, ta thấy rằng TPU đạt tốc độ nhanh gần gấp đôi GPU và nhanh hơn gấp 10 lần so với CPU.

Do được phát triển dựa trên Jupyter Notebook nên việc sử dụng Google Colab cũng tương tự như khi sử dụng Jupyter Notebook (file tạo ra trong Google Colab cũng có đuôi là .ipynb như trong Jupyter Notebook). Để sử dụng Google Colab, ta truy cập vào Google Drive rồi tạo một thư mục mới trong My Drive (ví dụ ‘Deep learning with Colab’). Sau đó ta nhấn chuột phải rồi chọn Colaboratory như hình dưới đây.

Một file .ipynb được tạo ra và ta thực hiện việc lập trình tương tự như khi sử dụng Jupyter Notebook (Các bạn có thể tham khảo thêm cách sử dụng Google Colab tại đây). Để kiểm tra việc chạy TensorFlow trong Google Colab, ta copy đoạn code sau rồi nhấn ‘Ctrl + Enter’ ( hoặc nhấn nút Play) để chạy chương trình, ta được kết quả sau:

Lưu ý:

– Các bạn lựa chọn việc chạy bằng GPU hoặc TPU bằng cách vào mục Edit -> Notebook setting.

– Để xem danh sách Keyboard shortcuts của Google Colab, chúng ta nhấn tổ hợp phím ‘Ctrl/Cmd + M + H’ và được kết quả như hình sau. Theo đó thì việc tự động hoàn thiện dòng code có thể được thực hiện bằng cách nhấn ‘Ctrl + Space’ hoặc ‘Tab’. Ngoài ra, chúng ta cũng có thế thiết lập Shortcuts riêng bằng cách nhấn vào ‘Set shortcut’

Tháng Ba 19, 2019
ITechSeeker