調べて見たら、ハードウェア仕様は、ここにありました。
・GPU: 1xTesla K80 , having 2496 CUDA cores, compute 3.7, 12GB(11.439GB Usable) GDDR5 VRAM ・CPU: 1xsingle core hyper threaded i.e(1 core, 2 threads) Xeon Processors @2.3Ghz (No Turbo Boost) , 45MB Cache ・RAM: ~12.6 GB Available ・Disk: ~320 GB Available For every 12hrs or so Disk, RAM, VRAM, CPU cache etc data that is on our alloted virtual machine will get erased
そこで、Keras Modelで無料なTPUを使うというのが、How to Train a Keras Model 20x Faster with a TPU for Free
そう、そうなんです。Kerasでモデル書いておけば、CPU、GPUだけでなく、TPUでも多少の変更でTPUで動くんですよ。
Google Colabならそれも無料で。。。
[keras_to_tpu_modelメソッドでKeras ModelをTPU Modelに変換していますね。kertas_to_tpu_modelは、ここにあるように、
from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu.keras_support import tpu_model as keras_to_tpu_model
になっていて、tpu_modelは、ここで定義されています。
ということで、モデルは Keras で書きましょう!
そして、学習済みのパラメータをファイルに書き込み、そのパラメータとモデルを使って、TensorFlow Liteに変換して、
Edge TPUで実行しよう!
Edge TPUで実行しよう!