环境搭建（1）——使用Google Colab

一.什么是Google Colab

Google Colab是免费的云服务，而且它还为用于提供了免费的Tesla K80 GPU！开发者可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等深度学习框架。它可以使用Python2和Python3的Jupyter Notebook，实际上，它绑定了一个Ubantu虚拟机。

我也是刚刚学习深度学习，自己的电脑跑不动，发现Colab的确是非常优秀的一款工具。接下来我对Colab的使用做简单介绍，希望对一些感兴趣的小伙伴有所帮助！

二.Colab的使用

1. 新建文件夹
   Colab的使用需要借助于Google云端硬盘，可以自由创建文件夹名称，也可以使用默认文件夹Colab Notebooks。在这里我使用了默认文件夹Colab Notebooks。
   
   
2. 新建Colab笔记本
   进入Colab Notebooks后，新建Google Colaboratory创建笔记本。注意：没有这一选项时，需要在关联更多应用中关联Google Colaboratory。
   
   创建好之后可以修改笔记本名为test。
   
3. 改变默认硬件
   点击修改，找到笔记本设置选项点击，将硬件加速器改为GPU。
   
4. 这时，开发者就可以在里面运行代码了。
   
   我们称这个代码片段写在一个单元格里，每次运行只运行所在单元格里的代码。如果想添加单元格，可以点击“+代码”选项。
   
5. 安装必要的库

!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}

运行这段代码，期间会出现如下提示，只要点击链接进入获取验证码后，返回将验证码输入到输入框中回车即可。

6. 进行挂载
   最后我们进行挂载，如果不挂载，Ubantu虚拟机和Google Drive是分离的，我们就无法使用谷歌云端硬盘里的文件。我们挂载的目录名为drive。

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

也可以使用这种方法

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

运行代码后，我们可以在文件栏中content目录中找到挂载的目录drive。

接下来，就可以上传本地的深度学习代码，在这里跑起来啦！我们运行一下简单的TensorFlow代码试一试看。

因为在这里TensorFlow是以及被安装的了，所以可以直接运行。