colab搭建框架

1、注册谷歌账户
2、登录Colab
！！！！切记每次进入新的Notebooks都要重新设置一下GPU
2.1、安装必要的包和软件

!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}

运行代码，会提示输入相应的验证码，点击程序所给网址输入即可

其实完成前面的操作我们就可以在Colab中敲写代码或者输入一些系统命令了，但是我们现在连接的虚拟机是和Google Drive脱离的，也就是说我们跑的程序无法使用谷歌云盘里的文件，这就非常受限制了。所以我们一般需要将谷歌云盘看作是虚拟机中的一个硬盘挂载，这样我们就可以使用虚拟机轻松访问谷歌云盘。
挂载Google Drive代码：

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

挂载完成之后再虚拟机中会多一个文件夹“drive”

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

完成授权后就可以通过命令来访问你的Google Drive了

!ls "/content/drive/My Drive/"

访问My Drive

from future import print_function
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from keras import backend as K

batch_size=128
mun_classes=10
epochs=12

3、在Colab中安装TensorFlow和pytorch
3.1、安装TensorFlow
3.1.1、

!pip install tensorflow-gpu

3.1.2、补充：如果要指定TensorFlow的版本

```python
!pip install tensorflow==1.14.0

3.1.3、查看TensorFlow的安装版本

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

3.1.2、安装pytorch


```python
!pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.3.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl torchvision

完成之后如果输入import pytorch没有报错就说明安装成功了。