안녕하세요 코스모스팜 입니다.

1. Colaboratory 소개

인공지능 프로그램 개발해보시면 아시겠지만 초기 개발환경 세팅하는 것 또한 쉬운 일이 아니죠.

대량의 데이터를 빠르게 계산하기 위해서는 고성능 그래픽카드 GPU 등 값비싼 장비가 필요한데요.

머신러닝 개발 라이브러리인 텐서플로우를 공개한 구글에서는 Colaboratory 라는 무료 개발환경까지 제공하고 있습니다.

구글에서 직접 다음과 같이 소개하고 있습니다.

Colaboratory는 설치가 필요 없고 완전히 클라우드에서 실행되는 무료 Jupyter 노트 환경입니다.

Colaboratory에 접속하시려면 아래 링크를 클릭해주세요.

https://colab.research.google.com/

구글에서는 Colaboratory 라는 무료 개발환경까지 제공하고 있습니다.

2. 텐서플로우 코드 실행

아래와 같이 간한한 텐서플로우 코드를 실행해보시면 텐서플로우 버전을 확인해볼 수 있습니다.

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

현재 텐서플로우 1.12.0-rc2 버전이 설치된 상태입니다.

현재 텐서플로우 1.12.0-rc2 버전이 설치된 상태입니다.

3. 파일 시스템 연결

파일 업로드, 다운로드, 구글드라이브, 구글시트, 클라우드 스토리지 등 다양한 연결 방법을 제공하고 있습니다.

파일 업로드 예제

from google.colab import files

uploaded = files.upload()

for fn in uploaded.keys():
  print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
      name=fn, length=len(uploaded[fn])))

파일 다운로드 예제

from google.colab import files

with open('example.txt', 'w') as f:
  f.write('some content')

files.download('example.txt')

구글드라이브 예제

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')

with open('/content/gdrive/My Drive/foo.txt', 'w') as f:
  f.write('Hello Google Drive!')
!cat /content/gdrive/My\ Drive/foo.txt

4. 새로운 라이브러리 추가하기

기본적으로 포함되지 않는 라이브러리는 !pip install 또는 !apt-get install 명령어로 설치할 수 있습니다.

!pip install -q matplotlib-venn
!apt-get -qq install -y libfluidsynth1

5. GPU, TPU 하드웨어 가속기 사용 선택

수정 -> 노트 설정 -> 하드웨어 가속기 에서 GPU, TPU 를 선택할 수 있습니다.

참고로 TPU는 Tensor Processing Unit의 약자로서 구글에서 2016년 5월에 발표한 데이터 분석 및 딥러닝용 하드웨어입니다.

GPU, TPU 하드웨어 가속기를 선택할 수 있습니다.

전문적으로 인공지능 개발을 진행하기 위해서는 자체적으로 개발환경을 갖춰야 하겠지만,

그전에 하드웨어 가속기를 선택하면 내 PC에 그래픽카드 없이도 빠르게 머신러닝 학습 테스트를 해볼 수 있습니다.

더 많은 자세한 설명이 궁금하시다면 구글 Colaboratory 페이지를 방문해보세요.

고맙습니다.