{"id":300212,"date":"2020-03-16T15:00:54","date_gmt":"2020-03-16T15:00:54","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=300212"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=300212","title":{"rendered":"\u0412\u0430\u0448\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435 (GPU). \u0420\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/488564\/\">\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wg\/sv\/g2\/wgsvg24lytktztdczee_4rteb28.png\"><\/div>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430 30 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 a \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435 (GPU).<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0443 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u2014 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0440\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a \u0436\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432 \u043c\u043e\u0437\u0433\u0435, \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b.<\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043e\u043d\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438. \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>  \u0421 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 Linux. \u041e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0435. \u0422\u0435\u043c, \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0439 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0443 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445, \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432. \u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0443 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 (GPU) Tesla V100 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 NVIDIA. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e: \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0441 GPU \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c (\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u043c) \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043e\u043c \u0433\u0434\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f CPU (\u0432\u0441\u0435\u043c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440). \u042d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b GPU, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440:<\/p>\n<ul>\n<li>SSD \u0434\u0438\u0441\u043a 150 \u0413\u0411<\/li>\n<li>\u041e\u0417\u0423 32 \u0413\u0411<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 Tesla V100 16 Gb \u0441 4-\u043c\u044f \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041d\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0443 \u043d\u0430\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 Ubuntu 18.04.<\/p>\n<h2>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u043c.<\/p>\n<p>  \u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0439 \u041e\u0421 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 Windows. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u041e\u0421 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 <a href=\"https:\/\/cmder.net\/\" rel=\"nofollow\">Cmder\/<\/a>. \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c mini \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c Cmder.exe. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0443 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0443 SSH:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">ssh root@server-ip-or-hostname<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e server-ip-or-hostname \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 IP \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 \u0438\u043b\u0438 DNS \u0438\u043c\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">Welcome to Ubuntu 18.04.3 LTS (GNU\/Linux 4.15.0-74-generic x86_64)<\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f Python. \u0410 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e Linux \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/www.anaconda.com\/distribution\/\" rel=\"nofollow\">Anaconda<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0441 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">sudo apt-get update<\/code><\/pre>\n<p>  \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c curl (\u0441\u043b\u0443\u0436\u0435\u0431\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438):<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">sudo apt-get install curl<\/code><\/pre>\n<p>  \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e Anaconda Distribution:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">cd \/tmp curl \u2013O https:\/\/repo.anaconda.com\/archive\/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh<\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">Thank you for installing Anaconda3!<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438: <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/\" rel=\"nofollow\">PyTorch<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\" rel=\"nofollow\">Tensorflow<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 PyTorch. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch<\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Jupyter Notebook \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0443 ML \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u041e\u043d \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. Jupyter Notebook \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 Anaconda \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c Jupyter \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u043f\u043e\u0440\u0442 8080:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">jupyter notebook --no-browser --port=8080 --allow-root<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 Cmder \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0443 (\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044e \u2014 New console dialog) \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u0442\u0443 8080 \u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 SSH:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">ssh -L 8080:localhost:8080 root@server-ip-or-hostname<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0430\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u044b \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f Jupyter \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">To access the notebook, open this file in a browser:         file:\/\/\/root\/.local\/share\/jupyter\/runtime\/nbserver-18788-open.html     Or copy and paste one of these URLs:         http:\/\/localhost:8080\/?token=cca0bd0b30857821194b9018a5394a4ed2322236f116d311      or http:\/\/127.0.0.1:8080\/?token=cca0bd0b30857821194b9018a5394a4ed2322236f116d311 <\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f localhost:8080. \u0421\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0432 \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u041f\u041a. \u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f Jupyter Notebook.<\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a: New \u2014 Notebook \u2014 Python 3.<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438. \u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0432 Jupyter \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430 PyTorch \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0430 Run):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from __future__ import print_function import torch x = torch.rand(5, 3) print(x) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ps\/o8\/su\/pso8sugii4txi_beqrbx13nsry8.png\"><\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438!<\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c<\/h2>\n<p>  \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0417\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/tutorials\/beginner\/deep_learning_60min_blitz.html\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 CIFAR10. \u0423 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b: \u00ab\u0441\u0430\u043c\u043e\u043b\u0435\u0442\u00bb, \u00ab\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u00bb, \u00ab\u043f\u0442\u0438\u0446\u0430\u00bb, \u00ab\u043a\u043e\u0448\u043a\u0430\u00bb, \u00ab\u043e\u043b\u0435\u043d\u044c\u00bb, \u00ab\u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430\u00bb, \u00ab\u043b\u044f\u0433\u0443\u0448\u043a\u0430\u00bb, \u00ab\u043b\u043e\u0448\u0430\u0434\u044c\u00bb, \u00ab\u043a\u043e\u0440\u0430\u0431\u043b\u044c\u00bb, \u00ab\u0433\u0440\u0443\u0437\u043e\u0432\u0438\u043a\u00bb. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 CIFAR10 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 3x32x32, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c 3-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 32&#215;32 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wg\/sv\/g2\/wgsvg24lytktztdczee_4rteb28.png\"><\/div>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 PyTorch \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u2014 torchvision.<\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/li>\n<li>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/li>\n<li>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/li>\n<li>\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/li>\n<li>\u041f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c GPU<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0412\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432 Jupyter Notebook.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f CIFAR10<\/h3>\n<p>  \u0421\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 Jupyter \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms  transform = transforms.Compose(     [transforms.ToTensor(),      transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])  trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='.\/data', train=True,                                         download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,                                           shuffle=True, num_workers=2)  testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='.\/data', train=False,                                        download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,                                          shuffle=False, num_workers=2)  classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',            'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')<\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">Downloading https:\/\/www.cs.toronto.edu\/~kriz\/cifar-10-python.tar.gz to .\/data\/cifar-10-python.tar.gz Extracting .\/data\/cifar-10-python.tar.gz to .\/data Files already downloaded and verified<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np  # functions to show an image  def imshow(img):     img = img \/ 2 + 0.5     # unnormalize     npimg = img.numpy()     plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))     plt.show()  # get some random training images dataiter = iter(trainloader) images, labels = dataiter.next()  # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/yy\/w4\/xw\/yyw4xwjhaa6kfy41fvnylvz6qdy.png\"><\/p>\n<h3>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h3>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438. \u041e\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/t8\/4m\/yg\/t84mygi1sjuzssoezguistupmeo.png\"><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F  class Net(nn.Module):     def __init__(self):         super(Net, self).__init__()         self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)         self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)         self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)         self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)         self.fc2 = nn.Linear(120, 84)         self.fc3 = nn.Linear(84, 10)      def forward(self, x):         x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))         x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))         x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)         x = F.relu(self.fc1(x))         x = F.relu(self.fc2(x))         x = self.fc3(x)         return x  net = Net() <\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 <\/p>\n<pre><code class=\"python\"> import torch.optim as optim  criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<p>  \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u043e 5 \u043c\u0438\u043d. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times      running_loss = 0.0     for i, data in enumerate(trainloader, 0):         # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]         inputs, labels = data          # zero the parameter gradients         optimizer.zero_grad()          # forward + backward + optimize         outputs = net(inputs)         loss = criterion(outputs, labels)         loss.backward()         optimizer.step()          # print statistics         running_loss += loss.item()         if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches             print('[%d, %5d] loss: %.3f' %                   (epoch + 1, i + 1, running_loss \/ 2000))             running_loss = 0.0  print('Finished Training') <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/sw\/05\/k2\/sw05k2ewk-gu9fiyrv3xncxjaki.png\"><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">PATH = '.\/cifar_net.pth' torch.save(net.state_dict(), PATH)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<p>  \u041c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0447\u0435\u043c\u0443-\u043b\u0438\u0431\u043e.<\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u043e, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0432 \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u0432\u0435\u0440\u0435\u043d, \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0435\u0446 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432.<br \/>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">dataiter = iter(testloader) images, labels = dataiter.next()  # print images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hp\/ph\/zm\/hpphzma6rus04gw-edxsowf1ifu.png\"><\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u043c \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> net = Net() net.load_state_dict(torch.load(PATH))  outputs = net(images)  _, predicted = torch.max(outputs, 1)  print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]                               for j in range(4))) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/j2\/vp\/uc\/j2vpucdaps0fuci2yg38ip2fbdo.png\"><\/p>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043a\u0430\u0436\u0443\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c\u0438: \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> correct = 0 total = 0 with torch.no_grad():     for data in testloader:         images, labels = data         outputs = net(images)         _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)         total += labels.size(0)         correct += (predicted == labels).sum().item()  print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (     100 * correct \/ total))<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/fy\/i4\/cn\/fyi4cnkjgimshkhhbsva4udixhw.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043e\u043d \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u043b\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043d\u0430\u0443\u0433\u0430\u0434, \u0442\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u0430 10%.<\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class_correct = list(0. for i in range(10)) class_total = list(0. for i in range(10)) with torch.no_grad():     for data in testloader:         images, labels = data         outputs = net(images)         _, predicted = torch.max(outputs, 1)         c = (predicted == labels).squeeze()         for i in range(4):             label = labels[i]             class_correct[label] += c[i].item()             class_total[label] += 1   for i in range(10):     print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (         classes[i], 100 * class_correct[i] \/ class_total[i]))<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/l9\/s9\/qu\/l9s9quxd-lzx2kh7wphxe9-2qzs.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u0447\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u0440\u0430\u0431\u043b\u0438: 71% \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a \u0441\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 (GPU) \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<h3>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 GPU<\/h3>\n<p>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044e \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 CUDA. CUDA (Compute Unified Device Architecture) \u2014 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f NVIDIA, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445 (GPU). \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e CUDA \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432. \u041d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u043b\u0438, \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0435 GPU \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e cuda.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">device = torch . device ( &quot;cuda:0&quot; if torch . cuda . is_available () else &quot;cpu&quot; ) # Assuming that we are on a CUDA machine, this should print a CUDA device: print ( device )<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/n2\/2k\/bf\/n22kbfvilr6kn30eel6dfhaose4.png\"><\/p>\n<p>  \u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 GPU:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">net.to(device)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0438 \u0432 GPU:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 GPU: <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch.optim as optim  criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times      running_loss = 0.0     for i, data in enumerate(trainloader, 0):         # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]     inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)          # zero the parameter gradients         optimizer.zero_grad()          # forward + backward + optimize         outputs = net(inputs)         loss = criterion(outputs, labels)         loss.backward()         optimizer.step()          # print statistics         running_loss += loss.item()         if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches             print('[%d, %5d] loss: %.3f' %                   (epoch + 1, i + 1, running_loss \/ 2000))             running_loss = 0.0  print('Finished Training')<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 3 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043b\u0441\u044f 5 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442. \u0420\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f. \u041f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b GPU \u0438 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435. \u0427\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 GPU \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043d \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d;<\/li>\n<li>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438;<\/li>\n<li>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0435\u0435;<\/li>\n<li>\u041c\u044b \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c GPU \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u0432 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0434 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/488564\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/488564\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/488564\/\">\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wg\/sv\/g2\/wgsvg24lytktztdczee_4rteb28.png\"><\/div>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430 30 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 a \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435 (GPU).<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0443 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u2014 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0440\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a \u0436\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432 \u043c\u043e\u0437\u0433\u0435, \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b.<\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043e\u043d\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438. \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>  \u0421 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 Linux. \u041e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0435. \u0422\u0435\u043c, \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0439 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0443 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-300212","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/300212","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=300212"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/300212\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=300212"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=300212"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=300212"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}