黑夜里游荡
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谷歌免费云服务器Colab使用入门

文章目录

  • 什么是Colab？
  • 如何使用Colab？
    • 打开google cloud 找到新建->更多->Google Colaboratory
    • 配置GPU
    • 挂载Google Drive
  • 在Colab上训练Mnist数据集
    • Tips

什么是Colab？

  • Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习训练和研究成果是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行
  • Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同你使用 Google 文档或表格一样
  • Colaboratory 可免费使用
  • 同时也可以运行 Keras、TensorFlow、PyTorch、OpenCV 等框架进行深度学习的开发与应用

Colab是一个免费的远程服务器，而且可以通过Jupyter Notebook运行，不需要进行任何配置，完全在浏览器中运行
为了我们方便部署项目，谷歌提供Google备份与同步，将本地文件夹与Google Drive进行同步

如何使用Colab？

打开google cloud 找到新建->更多->Google Colaboratory

谷歌免费云服务器Colab使用入门_第1张图片

配置GPU

找到右边下拉菜单按钮，单击打开
在这里插入图片描述

找到修改
谷歌免费云服务器Colab使用入门_第2张图片
在notebook中输入linux命令。因为colab实际是一个linux虚拟机，输入命令时要在前面带上！

!nvidia-smi

并运行(alt+enter)可以看到分配的GPU情况
谷歌免费云服务器Colab使用入门_第3张图片

挂载Google Drive

输入授权码后，即可成功挂载

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

谷歌免费云服务器Colab使用入门_第4张图片

切换到云盘目录下

import os
os.chdir('/content/drive/My Drive/')

输入!ls即可查看到云盘中保存的文件

每一次重新登陆都需要执行上述这两个步骤

在Colab上训练Mnist数据集

输入!pip list查看已安装的模块，类似于本地的终端命令，但是要加上！
谷歌非常贴心的已经帮我们把GPU训练环境搭建好了，tensorflow和pytorch都有，但是较老的版本还是需要自己动手去安装的

接下来就是切换到工程目录下去运行相应代码

和linux终端的操作相同，通过!cd切换到工程目录下，再用!pyhton执行代码即可
谷歌免费云服务器Colab使用入门_第5张图片

Tips

  • 直接从本地上传的py文件运行也许会因为路径原因出问题，所以建议都改成./形式的相对路径
  • Google Drive只有15G的免费存储空间，所以在训练大型网络之前记得清理下，还有每一个Epoch保存的权重文件
  • 挂载云盘可以简单的理解为相当于远程插上一个叫做谷歌云盘的U盘，之后会在虚拟机里生成一个drive（即/content/drive/）文件夹，再切换到云盘的目录下即可操作
  • 免费的并不意味着可以无限使用下去，最多只可以连续使用12小时，空闲时也会提示
  • 在Colab Notebook中运行代码，路径是/content/drive/My Drive/

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