Colab+pytorch使用

一、colab相关问题

1、colab.research.google.com 

打开或新建笔记本，在“修改”->“笔记本设置”里，将“硬件加速器”设置为“GPU”

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

或

import torch
torch.cuda.get_device_name(0)

可发现使用的是“Tesla T4”

2、使用Google drive中的数据

先将本地数据集上传到Google drive，存储在"/content/gdrive/My Drive/data"

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

然后将代码中的file_name指向Google drive中的保存位置

3、读写外部文件

参考https://blog.csdn.net/heliucs/article/details/84644372

https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb#scrollTo=BaCkyg5CV5jF

（1）本地文件上传，会出现一个交互界面，选择文件上传

from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():
    print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn])))

（2）colab下载文件到本地（下载到默认下载位置，比如“下载”）

from google.colab import files
with open('example.txt', 'w') as f:
    f.write('some content')
files.download('example.txt')

二、pytorch相关问题

1、本地安装pytorch

conda install --use-local F:/pytorch-0.4.0-py35_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1.tar.bz2

2、出现"cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR"

解决方案：指定显卡（已测试有效），参考https://blog.csdn.net/u014176855/article/details/80994991

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

（待续）