Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
一、Colab网站介绍
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。可以在Colab官网上直接新建代码文件并运行,Colab 在云端提供了预配置的Python环境,免费的GPU和TPU资源,这有助于加速计算密集型任务,如深度学习模型的训练。
二、Colab分配GPU/CPU/TPU
点击右上角分配,分配服务器资源。
输入!nvidia-smi
,可以查看被分配的详细配置:
三、常用的指令和技巧
- 代码执行: 在单元格中编写代码,按
Shift Enter
执行。可执行Python代码,查看输出和绘图等。 - 新建单元格: 在工具栏中点击” ”图标或使用快捷键
Ctrl M B
(在命令模式下)添加新单元格。 - 运行所有单元格: 在工具栏中点击”运行时”,选择”全部运行”来运行所有单元格。
- 运行选定单元格: 选定单元格后,点击工具栏中的播放按钮或使用快捷键
Shift Enter
来运行选中的单元格。 - 切换单元格类型: 将单元格切换为代码单元格或Markdown单元格,可使用快捷键
Ctrl M Y
(切换到代码)和Ctrl M M
(切换到Markdown)。 - 保存和导出: 使用文件菜单中的保存或下载选项,可以将笔记本保存在Google云端硬盘或导出为.ipynb文件。
- 挂载Google Drive: 使用以下代码挂载Google Drive,以便访问云端存储的数据。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
- 安装库: 使用pip命令安装所需的Python库。
!pip install library_name
- 查看文件列表: 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。
!ls
- 查看GPU信息: 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。
!nvidia-smi
- 帮助文档: 在代码后面加上”?”可以查看函数的帮助文档。
help(function_name)
- 查看当前目录路径: 使用以下代码查看当前工作目录路径。
import os print(os.getcwd())
- 上传文件: 使用以下代码上传本地文件到Colab环境。
from google.colab import files uploaded = files.upload()
- 下载文件: 使用以下代码从Colab环境下载文件。
from google.colab import files files.download('file_name')
- 设置运行时类型: 在”运行时”菜单中选择”更改运行时类型”,可以设置虚拟机的硬件和配置选项。