vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow 코드로 Colab 한 session으로 실행 했고,

대략 12시간째 학습 중이다. 

너무 느리다는 이슈도 많고, 직접 체감하기에도 그런 것 같아서 

xhujoy/CycleGAN-tensorflow 라는 다른 코드를 사용해봤다.




























지인 컴퓨터 사양이

CPU: i7-7700
GPU: 1050ti
RAM: 32GB

인데

github에 있는 cycleGAN-Tensorflow 코드로 학습이 하나 진행되는데 1초 정도 걸린다.

그런데 같은 코드를 내 컴퓨터에서 Colab으로 돌리면 거의 40초가 걸린다.

이번에는 추가로 Colab 창을 켜서 동시에 돌려보기로 했다.

즉, 기존에 돌리던 vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow 코드가 계속 학습 되고 있고

동시에 xhujoy/CycleGAN-tensorflow 코드가 TPU 와 GPU 설정으로 하나씩 더 학습되고 있다.

2. Colab google app을 설치하기 위해 마우스 오른쪽 -> More -> Connect more apps 을 클릭.



3. Colab 을 검색하고 '+ Connect' 버튼 클릭



4. 이제 다시 More에 가보면 Colaboratory가 생겨있다. 클릭.



5. Python type을 설정하고 GPU를 달아주기 위해 Runtime -> Change runtime type 클릭



6. 원하는 Python type과 GPU or TPU를 골라준다.



cf) TPU는 Tensor processing unit의 약자로 딥러닝을 위해 만들어진 GPU보다 좋은거라고한다.
     근데 Colab에서 제공하는 TPU 옵션은 아직 버그가 있다는 얘기도 많고
     GPU도 충분히 좋은 그래픽 카드를 제공하므로(Tesla K80) 필자는 우선 GPU를 선택하겠다.

7. 고대의 전통에 따라 Hello World!를 찍어보자.

data = {}
# OR
data = dict()

Creating a dictionary with initial values

data = {'a':1,'b':2,'c':3}
# OR
data = dict(a=1, b=2, c=3)
# OR
data = {k: v for k, v in (('a', 1),('b',2),('c',3))}

Inserting/Updating a single value

data['a']=1  # Updates if 'a' exists, else adds 'a'
# OR
data.update({'a':1})
# OR
data.update(dict(a=1))
# OR
data.update(a=1)

Inserting/Updating multiple values

data.update({'c':3,'d':4})  # Updates 'c' and adds 'd'

Creating a merged dictionary without modifying originals

data3 = {}
data3.update(data)  # Modifies data3, not data
data3.update(data2)  # Modifies data3, not data2

Deleting items in dictionary

del data[key]  # Removes specific element in a dictionary
data.pop(key)  # Removes the key & returns the value
data.clear()  # Clears entire dictionary

Check if a key is already in dictionary

key in data

Iterate through pairs in a dictionary

for key in data: # Iterates just through the keys, ignoring the values
for key, value in d.items(): # Iterates through the pairs
for key in d.keys(): # Iterates just through key, ignoring the values
for value in d.values(): # Iterates just through value, ignoring the keys

Create a dictionary from 2 lists

data = dict(zip(list_with_keys, list_with_values))

ref - https://stackoverflow.com/a/8381589/7938801