白嫖gpu colab使用教程（保姆级 包教包会）

简介

colab是Google的一个免费计算平台（当然充钱可以获得更好的体验）
就相当于在别人的机器上用jupyter notebook
对于学生党来说还是非常香的
上面目前有如下gpu
Tesla p100（16g）> Tesla T4 > Tesla k80 > Tesla p4 （按计算能力排序）
colab官方文档规定，当一个用户长期使用（约12个小时）将会使用户的gpu降级
所以假如想要长期使用，可以选择充值会员（需要信用卡，目前还不支持支付宝微信）
或者问别人借谷歌账号，换着用

警告：不能用来挖矿，否则会被封号

很多人使用的时候会发现，长时间挂机会掉线
确实，会这样

但是你只要及时点击重新连接就会续上之前的训练部分，不用担心训练到一半白训练了。

使用方法

1 在Google Drive上安装colab

Google Drive

右键点击空白处

点击关联更多应用

搜索colab并安装即可安装完成

2 上传文件到Google Drive

先上传的你数据文件 ， 可以设置一个data文件夹，专门放数据，右键点击上传即可

上传你的ipynb文件（就是我们平常用jupyter notebook 会生成的文件）
右键点击该文件，选择打开方式 google colaboratory

就进入colab了

3 使用gpu和安装需要的库

首先，将colab改成gpu模式，因为它默认的是cpu
点击上方的 代码执行工具->更改运行类型为gpu即可

注意，由于colab在你每次使用后会清除你的使用记录，所以每次使用都要进行这个步骤。
但是不要担心，文件内容肯定不会丢失，只是运行状态清除了而已。
而且colab的网速很快，可以达到40~60m/s，所以并不会影响学习或者工作的效率。
首先点击左上角的这个图标

以后也是用这个添加代码块
需要说明的是，colab自带了很多python的库，所以不需要我们大量地自行安装。
但是目前自带的tensorflow用的还是v1.0，所以需要自行安装v2.0
并且要使用gpu的话，需要安装tensorflow-gpu
pytorch 就 正常使用cuda就可以了不需要额外下载别的库

!pip install tensorflow==2.1.0
!pip install tensorflow-gpu
!pip install transformers

比如我这里就用到了transformers这个库
如果需要别的库照葫芦画瓢就好啦

可以看到网速还是非常快的

4 关联Google Drive

然后要做的就是关联你的Google Drive了
因为我们的数据都是存在Drive上的，不关联它也读取不到啊

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

只要在代码块里输入以上代码

点击蓝色的网址

选择账户，也可以用别人的，不一定是自己的

允许

把代码复制到刚才点网址那边下面的框框里

这样就成功关联了

可以发现这里多了一个drive文件夹

PATH ='/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/data'

以后设置文件路径就这样些就好了（data是我自己新建的文件夹）

一切就绪，可以开始写代码了！

小贴士

可以在代码块中使用
!/opt/bin/nvidia-smi
就可以看到显卡类型和使用情况了