Google免费GPU【Colaboratory】使用教程

简介
Google Colaboratory是谷歌开放的云服务平台，提供免费的CPU、GPU和TPU服务器。

目前深度学习在图像和文本上的应用越来越多，不断有新的模型、新的算法获得更好的效果，然而，一方面对资源的要求越来越高，另一方面很多开源的模型在国内无法使用。例如，前段时间研究的图片风格快速转换中用到的模型训练，在GPU上运行需要4个多小时，在CPU上无法想象。再者，tensorflow-hub开源的很多模型，我在使用某种软件的前提下，依然无法访问。

解决上述问题的一种方法，就是使用谷歌的Colab平台。他提供的GPU型号是Tesla K80，并且预安装了常用的框架，例如TensorFlow等。

账号
Colab 和 Google Drive使用同一账号登录。

Google Drive: https://drive.google.com/drive
Colab: https://colab.research.google.com/drive/

Google免费GPU【Colaboratory】使用教程链接：https://blog.csdn.net/HPU_FRDHR/article/details/89928338

（2）绑定Google Driver：
将Colaboratory与Google Drive绑定后，即可直接运行Google Drive中的文件夹（即把自己的代码文件+数据上传到Google Drive，则可在Colaboratory利用命令行直接运行文件夹中的Python文件）。
我们可以直接将所需文件上传到google drive上，由于资源随机分配，因此需要建立他们之间的关系。以下操作每次打开的时候，也需要重新执行。

在上述Colaboratory的代码行运行下方代码进行授权绑定

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

运行完，过一会儿会要求两次点进链接登陆google账号并完成相关授权。（点击最下面那个连接，然后会让你登录google账号，把获得的验证码填在最下面空白里即可）

运行下方代码，指定文件根目录：

# 指定Google Drive云端硬盘的根目录，名为drive
!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

 我想访问movie里的文件，应该这样写

import os
# 此处为google drive中的文件路径,drive为之前指定的工作根目录要加上.
#Colab Notebooks为你的文件存放的路径，可以自行更改
os.chdir("drive/movie") 

运行代码
在新建的Colaboratory中依次输入：ls(或者 !ls) 再点击运行
注：输入ls就如同linux中的命令行一样使用，即展示当前目录下的文件
再依次输入cd drive 、cd Train_model（这个Train_model是笔者所建立的文件夹，大家需要根据执行ls命令所展示的结果去更改，即如果您使用ls展示的是name文件夹的话，就cd name就可以了）
将所需要执行的代码上传到Train_model的文件夹里
再在新建的Colaboratory中执行代码即可，执行命令为！python3(python2) 执行文件的名称.py