免费GPU~Colab基本使用及配置（保姆级教程）

目录

0.创建一个谷歌账号并且登录

1.登陆谷歌云盘

2.上传文件

3.创建Google colabrotory

4.配置Colabratory

4.1 重命名

4.2 连接托管

4.3 设置GPU

5、Colab挂载谷歌云盘

话不多说

直接甩图，看看白嫖的GPU配置如何！！！

这对没钱的学生可谓是天花板了把~~~ 

跟着我一步一步操作，你也可以的！

0.创建一个谷歌账号并且登录

使用Colab之前需要有一个谷歌账号，并且可以上网，否则，哼，啥都别想！

可关注公众号"蓝胖胖干货"，按照菜单栏的指引操作

（不要问我怎么知道的）（为什么不用电脑注册呢？也不用问了，都是自己亲身经历出来的）

  此处略去一千个字！！！！

1.登陆谷歌云盘

确保可以上网之后，输入网址https://drive.google.com/，登录谷歌云盘

2.上传文件

可以将自己的code和数据集上传到谷歌云盘上

3.创建Google colabrotory

这里要说明一下，Google colabrotory可以单独放一文件下，也可以跟着你的项目，便于操作。

点击新建

如果你是第一次使用，点击”更多“，“添加更多应用”

 输入colabratory

然后进行安装

  

4.配置Colabratory

打开Colabratory后需要做些配置，才可以充分使用

4.1 重命名

点击修改名称

4.2 连接托管

这一步是从谷歌服务器获得相应的资源。

4.3 设置GPU

选择流程如下图：

会弹出选项框，可以选GPU,TPU，或默认的使用CPU,

5、Colab挂载谷歌云盘

连接自己的Google Drive,从而可以使用colab来训练自己的数据。首先是将数据上传到Google Drive.传上去之后就可以使用Colab调用你云盘资源了。美滋滋！

import os
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive")

 会弹出让你登录谷歌账号的链接，点击登录，然后点击"允许"。

此外，还一种简单连接方式：

在操作过程中会出现下图提示，按提示继续进行（这是因为谷歌会对你自己识别，看你有没有浪费资源）

5.1一些常用代码

查看当前路径

!pwd

查看当前路径的包含文件 

%ls

进入指定文件

%cd ......(+路径)

查看你当前的GPU、TPU配置

!nvidia-smi

这里注意下，我们这些操作其实是连接谷歌的服务器，和远程连接Linux一样的效果。

在colab上，Pytorch和tensorflow等环境是都给安装好的

大家可以去其它网站上去跟着视频进行模型训练，小白写作，不足之处一起改进！

欢迎关注公众号"蓝胖胖干货"，一起成长，一起干货！