Fast.ai深学习课程V3上FloydHub

这是一个快速指导,开始Fast.ai当然V3。同FloydHub,您可以访问专门的JupyterLab实例。如果您恢复工作,并已完成了以前下面的步骤,请去恢复工作部分。

价钱

FloydHub Jupyter工作区和作业计费,而他们正在运行和速度取决于选择。

工作区必须停下来最终结算,但15分钟内未进行FloydHub将自动关闭您的工作空间。默认情况下,这是设置为15分钟,但你可以轻松调整此设置

第1步:点击FloydHub按钮此运行

在FloydHub运行

点击这个FloydHub按钮将通过一个引导的过程,建立一个Jupyter工作区与fast.ai当然-V3源代码。

第2步:创建一个帐户

首先,你会被要求创建您的帐户FloydHub。您也可以使用您的谷歌或GitHub的帐户注册和登录项。请务必点击收件箱中的验证链接,以确认您的帐户FloydHub。

第3步:创建第一个项目

接下来,您将被重定向回从回购创建项目页。

一种FloydHub配置文件已加入fastai /当然-V3回购,所以FloydHub将调整工作区的环境(又名泊坞窗图像)PyTorch-1.0。你还可以注意到的是,该机最初设置为CPU。我们将告诉你如何切换您的工作环境GPU模式,在步骤5中。

第4步:用CPU通电时运行你的第一个工作区

创建项目后,您将被引导到工作区的项目名单。

点击“继续”链接,然后单击工作区的名称,打开你的工作空间。

现在,您在您的FloydHub第一工作区是。在幕后,FloydHub已为您的机器PyTorch-1.0,最新fastai图书馆,和其他许多有用的机器学习包。

第5步:重新启动您的工作区使用GPU通电时

现在,您已经有了一个CPU的机器上运行的工作空间,让我们使用GPU机它重新启动。

单击“重新启动”按钮在工作区的右上角顶部导航栏。你会看到机器类型的下拉列表。一旦你有可用的时间,这些选项将被填充,并让你轻松切换机器之间。你可以得到2个小时的免费GPU:在“GPU”,点击添加更多小时

在此页面的顶部,你应该看到一个横幅,上面写着:确认免费2小时GPU现在通电点击这面旗帜的链接,并填写您的付款信息。

现在你应该看到在你的设置页新2小时GPU上电。

回到你的工作空间运行,并刷新页面。现在,您就可以点击重新启动按钮,并选择GPU选项。

你现在住在一个FloydHub GPU的工作区。

第6步:停止你的工作空间

只要按一下按钮,关机。这将结束计费会话。您可以浏览和查看您的代码,而您的工作空间是关机。

注:收取你的工作区运行的时间。您必须关闭工作区停止招致费用。

有关详细信息,更新课程和fastai图书馆看“回到工作”。


其他注意事项:

坚持数据

任何你在保存/弗洛伊德/家目录将持续下去,你就必须对这些文件每次重新启动您的工作区时访问该装置。FloydHub还调整了默认fastai config.yml文件来存储你的数据集和模型中/弗洛伊德/家庭/ fastai /数据目录。这可以帮助您导航数据集在工作区中的文件浏览器,同时还将每次打开工作区时,坚持你的数据集和模型。

从哪里获得帮助

有关课程内容疑问或问题,我们建议发布在fast.ai论坛

对于FloydHub特定的支持,检查出的其余部分FloydHub论坛, 要么电子邮件FloydHub支持


非常感谢查理·哈灵顿编写本教程