Google Colab使用教程

一、Colab简介

https://colab.research.google.com/

Colaboratory 是一个免费的 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。借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这些都可通过浏览器免费使用。

二、如何使用Colab

2.1谷歌云盘

1、搜索谷歌云硬盘链接: https://www.google.com/intl/zh-CN/drive/，点击“转至Google云端硬盘” 。系统会给予15G免费空间大小。前提是访问谷歌必须有XX的能力，都懂！
2、使用谷歌账号登陆（没有账号的可以自行注册)

2.2安装Colab

1、按下图点击鼠标右键->更多->关联更多应用

2、搜索Colab，并添加（按下图步骤安装）

然后你就会发现可以新建Colaboratory了，新建它。

在更改运行类型时选择GPU

2.3Colab使用

1.使用前最好新建一个用来存放代码的文件夹（我的命名为ColabNotebooks）


点击上述位置还可修改命名

2.1挂载谷歌云盘

这一步很重要，Colab的运行原理实际上就是给你分配一台远程的带GPU的主机，所以它的原始路径不是你的谷歌云盘（也就是你的代码文件）所在的路径。所以第一步我们先要把谷歌云盘挂载带到那台远程主机上：

点击 +代码，然后在出现的框中输入下方代码并点击三角图标运行。

from google.colab import drive
drive.mount(’/content/gdrive’)

点击给出的网址，选择自己的谷歌账号并允许。然后复制给出的代码粘贴到链接下方的框中回车。

2.2更改运行目录

新建代码单元格，输入下方的代码运行（切换文件夹用的）

import os
os.chdir("/content/gdrive/MyDrive/ColabNotebooks")

如图所示

更改运行目录时也可以直接复制路径进行更改

更改运行目录后点击左侧文件夹就可以看到自己在谷歌云盘中存储的文件了。

2.3运行自己的代码

第一种方式是直接跟Jupyter Notebook一样运行，不在赘述。
第二种方式，也是比较常用的一种方式是先上传python文件到你的谷歌云盘，包括数据集。然后使用命令行运行，运行前注意路径设置是否正确（很重要）。如下是我运行的自己的代码：

到这里就可以跑自己的代码了

三、提高篇

3.1基本信息查看

3.1.1查看GPU是否运行
因为TensorFlow本身就有所以也不需要安装，直接用就行了，如何确定自己是否已经在GPU的环境下只需要输入这段代码就行了

3.1.2查看GPU显存信息

3.1.3可以选择性查看下该目录下有哪些文件：

!ls ‘/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/faster-rcnn-pytorch-master’

3.1.4安装包
以tensorflow为例

未完待续

总结

初期使用的时候遇到很多坑，故记录下来省的别人再踩坑了。马上动手薅羊毛吧