Google Colab免费GPU使用教程

目录

    • 前言
    • 一、Google Colab介绍
    • 二、使用步骤
        • 1、创建谷歌云盘
        • 2、创建一个新的Colab Notebook
        • 3、设置免费的GPU
        • 4、挂载Google Drive
        • 5、运行代码
    • 三、防止掉线措施
    • 四、参考

前言

有时候本地跑代码可能耗时比较久,而且还会耽误你本地电脑的使用,购买云服务器又不舍得买,所以我们可以使用谷歌的免费服务器Google Colab,可以使用GPU跑代码
Google Colab官网

一、Google Colab介绍

Google Colab是一个免费的基于云端的Jupyter笔记本环境,由Google提供。它提供了一个方便的平台,使用户可以创建、分享和协作编写Python代码和机器学习模型。以下是Google Colab的主要特点和功能:

  • 免费:Google Colab是免费的,无需购买任何硬件或软件。
  • 云端运算:Google Colab使用Google的云端计算机,使用户能够在云端上运行代码,而不必担心自己的电脑性能和存储空间。
  • Jupyter笔记本:Google Colab基于Jupyter笔记本,使用户可以创建和运行Python代码,以及撰写说明文档、添加图表等。
  • GPU支持:Google Colab提供GPU加速,可加速深度学习和机器学习任务的运行。
  • Google Drive集成:Google ColabGoogle Drive集成,可以直接在Google Colab中创建和保存笔记本,并与其他用户共享。
  • 代码协作:Google Colab支持多人协作,多个用户可以同时编辑同一个笔记本,使得团队合作更加高效。
  • 代码分享:Google Colab可以将笔记本转换为可分享的HTMLPDF格式,方便与他人分享代码和结果。

总之,Google Colab是一个方便、免费、强大的云端Jupyter笔记本环境,非常适合Python编程和机器学习任务。

二、使用步骤

1、创建谷歌云盘

Google Colab 支持挂载 Google Drive,方便存储文件。因此,我们直接使用 Google Drive 登录,以便更轻松地进行文件存储。
如果不挂载云盘,上传到Google Colab 的文件可能会丢失

Google Driver官网

首先我们新建一个文件夹
Google Colab免费GPU使用教程_第1张图片
Google Colab免费GPU使用教程_第2张图片
我们在新创建的文件中上传自己的代码

Google Colab免费GPU使用教程_第3张图片

2、创建一个新的Colab Notebook

方式一:在文件夹内的空白处右键 -> 更多 -> Colaboratory

方式二:点击 新建 -> More ->Google Colaboratory
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创建完就出现下边的界面,点击文件名可以重命名文件
Google Colab免费GPU使用教程_第5张图片

3、设置免费的GPU

Google Colab免费GPU使用教程_第6张图片

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查看自己是否处于GPU环境,只需要运行下列代码即可

import tensorflow as tf 
tf.test.gpu_device_name()

这里我们可以看到,给我们分配了GPUGoogle Colab免费GPU使用教程_第8张图片

4、挂载Google Drive

其实就是让这个notebook可以访问到你的谷歌云盘,运行以下代码,会出现一个授权链接。

from google.colab import drive
import os
drive.mount("/content/drive", force_remount=True)

你授权完毕之后,会发现目录多了一个drive,里面有我们上传的文件Google Colab免费GPU使用教程_第9张图片

import shutil
oldpath = '/content/drive/MyDrive/erl'
newpath = '/content/erl'
shutil.copytree(oldpath,newpath)
5、运行代码

我们可以切换到我们的运行文件目录下,我这里是main.py

Google Colab免费GPU使用教程_第10张图片

运行下方代码开始训练

import os
path='/content/drive/MyDrive/erl/ConvLab-2-master/convlab2/policy/erl_dqn'
os.chdir(path)
!python main.py

注意: python main.py前面一定要加

如果缺少依赖包,我们可以使用以下方式安装依赖包

!pip install  XXXX
!apt-get install  XXX

相当于运行Linux命令

三、防止掉线措施

Google Colab 可以免费使用GPU、TPU等计算资源进行人工智能计算,但计算页面隔一段时间无操作之后就会自动掉线,之前训练的数据都会丢失。
防止掉线措施如下:
方式一:
参考
听说可以通过自动点击来减少掉线频率。
Google colab的按F12,点击网页的控制台Console,粘贴如下代码回车即可:

function ConnectButton(){
	console.log("Connect pushed");
	document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-button").shadowRoot.querySelector("#connect").click()
}
setInterval(ConnectButton,60000);

方式二:

安装Auto reconnect colab,只要浏览器打开页面有网,就可以一直给你连接上
这个我没有试过,可以自己尝试

四、参考

教程一
教程二
教程三

你可能感兴趣的:(强化学习,工具教程,googlecloud,神经网络)