Google Colab初尝试

Google Colab初尝试

简介

Google Colab， 是Google公司提供的一款免费云笔记平台，内部预先集成了大部分的数据分析、深度学习模块， 例如：Tensorflow、 Pytorch、Keras、Pandas等。并且可以免费使用TPU、GPU，提高深度学习的算力。十分适合机器学习和深度学习刚入门的朋友使用。

Colab官方指南:https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb

Colab官方常见问题解答：https://research.google.com/colaboratory/faq.html

Colab基础设置

Colab与Jupyter使用十分相似，如果你用过Jupyter，那你一定能很快上手Colab。Colab的文件以开源的.ipynb格式保存。你可以选择将你的笔记本保存在Google Drive中，亦可以将其上传到Github中。当然也可以从这两个地方导入你所需要的文件。

要想更好的发挥出Colab的实力，首先我们得对其进行一些配置。

主题设置

打开Colab，在界面的右上角选择齿轮。网站选项中可以选择主题背景，建议选择Dark。护眼还很酷（强光环境下当我没说）。

快捷键的修改

Colab中可以使用快捷键来简化你的操作，但默认的快捷键设置在使用上较为繁琐。你可以在菜单栏的工具中选择键盘快捷键进行设置。
推荐设置添加代码单元格、添加文本单元格、添加段落标题单元格为你方便操作的组合键。

GPU/TPU的设置

使用GPU/TPU可以提高你网络的训练速度，在菜单栏修改选项下，选择笔记本设置，可以选择硬件加速器，推荐选择GPU。

Colab基础操作

可以使用Linux操作命令，只需在开头加上!即可

储存性能

在界面右上角可以查看当前服务器的RAM和磁盘大小。免费版是12GB RAM， 107.77GB磁盘。刚入门基本够用了，不够用还可以选择订阅Colab Pro。

数据的导入

Colab支持三种办法的导入：

1. 本地文件直接上传（不推荐）
2. Google Drive文件的导入
3. 从Github仓库中导入

不推荐使用直接上传的方式导入文件，因为Colab服务器对你来说只是暂时的，当服务器断开链接后或一段时间未使用，服务器资源会被收回。你所上传的文件会被清空。

Google Drive保存文件比较方便，你可以使用一段代码进行Google Drive的挂载。

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

运行代码后会弹出一个URL，点击链接成功绑定后，填入验证码即可挂载使用Google Drive了。在侧边任务栏中选择文件夹图标，点击drive文件夹即可选择储存在你的Google Drive中的文件了。
你还可以使用!ls "/content/drive/My Drive"来查看文件夹下的内容。
上传等操作也可以在侧边工具栏找到。

若想使用代码进行类似操作可以参考Overstack回答：https://stackoverflow.com/questions/46986398/import-data-into-google-colaboratory

库的安装

Colab已经内置一些常用的Python库或框架。你可以使用如下代码来查看已安装的所有库。

!pip lsit

但难免有疏漏，你当然也可以使用pip进行安装。

!pip install 库名

总结

• 优点
  • 免费的GPU/TPU，十分适合刚学习机器学习的朋友。
  • 云端储存代码，很方便。
  • 有一些学习资源，可以帮助很好的入门。
• 缺点
  • 需要掌握特殊的爬墙技巧。网络连接不是很稳定，可能会出现断连现象。可以升级为Colab Pro
  • 基础版内存空间不是很够，若运行较大型的网络训练可能会受到限制。

官方学习资源链接：https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#scrollTo=OwuxHmxllTwN