Google Colabでfastai

最先端の深層（機械）学習を実務家が気軽に適用できるようにするための仕組みとしてfastaiがある．「AIをもう一度uncoolに」を標語にしているように，専門家でなくても（Pythonを知っていれば）ある程度（というか数年前の世界新記録程度）の深層学習を使うことができる．

問題はインストールが面倒なことだ．GPUつきのlinuxが必要で，それ上にPyTorchを入れた後でインストールする必要がある．WindowsやMacは今のところサポートしておらず，GPUの種類にあわせて半日かけてドライバ，Cudaを入れた後にトライしてもバグで動かないということも多々ある（そのうち直ると思うがversion 1.xは出たばかりなので不安定だ）．

（今のところ）無料のGoogle Co laboratoryでインストールできたので，これをお奨めする．

Google Colaboratory

１．メニューのランタイム/ランタイムのタイプを変更でGPUありにする．

２．以下を入れて，Shift Enter 

!pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
!pip3 install torchvision
!pip3 install fastai
!pip3 install Pillow==4.0.0

とまあこれだけだ．

追記：その後，fastaiの新しい講義が始まり，インストーラーも公開された．

  !curl https://course-v3.fast.ai/setup/colab | bash

で動くようになったようだ．

インストールした環境をチェックしておく．

 from fastai.utils.collect_env import *
show_install(True)

python        : 3.6.7
fastai        : 1.0.39
fastprogress  : 0.1.18
torch         : 1.0.0
nvidia driver : 396.44
torch cuda    : 8.0.61 / is available
torch cudnn   : 7102 / is enabled
=== Hardware === 
nvidia gpus   : 1
torch devices : 1
 - gpu0      : 11441MB | Tesla K80
=== Environment === 
platform      : Linux-4.14.65+-x86_64-with-Ubuntu-18.04-bionic
distro        : #1 SMP Sun Sep 9 02:18:33 PDT 2018
conda env     : Unknown
python        : /usr/bin/python3
sys.path      : 
/env/python
/usr/lib/python36.zip
/usr/lib/python3.6
/usr/lib/python3.6/lib-dynload
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages
/usr/lib/python3/dist-packages
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/IPython/extensions
/root/.ipython
-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 396.44                 Driver Version: 396.44                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P8    27W / 149W |     11MiB / 11441MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                              
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+