写在前面如果你是一名艺术家或设计师，你可能已经知道了如何使用AI进行创作。不过，对于那些刚刚开始接触AI创作的人来说，可能会对所需要的高性能计算机和昂贵的GPU感到困惑。使用stablediffusion进行AI绘画创作需要占用大量的内存和计算资源，如果你没有GPU硬件支持，你的计算机根本无法运行这些模型。即使你的电脑中有GPU，也可能因为显存过小导致出图需要等待很长时间，或者一运算多张图片就会报

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision[Blog][Paper][ModelCard][Colab]7.更广泛的影响

2023年CS22Wassignment中的所有colab答案以及注释已经上传到github：https://github.com/yuyu990116/CS224W-assignmentCS224W课程地址

2023年CS22Wassignment中的所有colab答案以及注释已经上传到github：https://github.com/yuyu990116/CS224W-assignmentCS224W课程地址

2023年CS22Wassignment中的所有colab答案以及注释已经上传到github：https://github.com/yuyu990116/CS224W-assignmentCS224W课程地址

chatgpt具有很好的编程效果，在科研论文写作过程中的数据分析和制图很有用。科研的两个利器，Python和R语言功能强大，但是环境配置和代码编写，对于没有过编程基础的人来说具有一定门槛，好在有现成的平台可以跨过去，这里使用的谷歌GoogleColaboratory来实现Python代码，其网址为：GoogleColaboratory的网址。1、首先命令chatgpt编写一个实现某功能的代码这里以

【NLP，Huggingface，Colab】使用Trainer训练模型，并保存模型参数前置知识上代码前置知识Colab的使用Huggingface官网和一些基础API上代码首先，建议保存代码到VSCode

谷歌colab跳坑操作记录前提：科学正义地上网；创建自己的谷歌账号；使用谷歌账号中的googledrive；默认基础：添加colab；1、挂载colab(很多博客也提到)!

最近在学习TinyML，但书本上的教程是在Google的Colab云平台上开发，由于国内不能访问Colab，手上刚好有一个Jetbot（JestonNano），所以就基于Jetbot进行开发。

第一步:打开链接https://colab.research.google.com/github/altryne/sd-webui-colab/blo

一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊二、我的环境电脑系统：Windows10语言环境：Python3.10.7编译器：colab在线编译深度学习环境：Pytorch三、前期工作

```pythonfromgoogle.colabimportfilesfiles.view('vision_transformer/vit_jax/checkpoint.py')files.view('vision_transformer/vit_jax/input_pipeline.py')files.view('vision_transformer/vit_jax/models.py')fi

文章目录环境配置部分实验部分结果展示环境配置部分!gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdetection.git在git上将mmdetection文件夹clone下来，里面包含了深度学习的各个模型pipuninstalltorchtorchvision-y卸载掉原有的pytorchpipinstalltorch==1.9.0+cu111torchvisi

stablediffusion，算力不可少，白嫖googlecolabTeslaT4GPU玩转StableDiffusionWebui1、googlecolab上安装stablediffusionwebuihttps://colab.research.google.com

只有StableDiffusion作为一款开源模型可以自建，也有各种白嫖的方式比如Google的Colab，阿里云的PAI等，这些我之前都写过相应的文章。然而毕竟还是需要一定学习和使用

之后等我弄清楚怎么将别人家的云盘中的数据集导到colab再来详细更新！

Roop发布几十个小时后，马不停蹄地搞了Colab在线版。其实这东西都挺好的，又快又方便，几乎没有任何硬件要求，点一点就可以搞定了。但是它有一个问题，就是没有“魔法”就没法使用。

此外，开发者还可以把Bard生成的代码进行导出，不仅能发送到谷歌的Colab平台，

只有StableDiffusion作为一款开源模型可以自建，也有各种白嫖的方式比如Google的Colab，阿里云的PAI等，这些我之前都写过相应的文章。然而毕竟还是需要一定学习和使用

本实验在GooleColab上实现，pytorch在Colab上已经提前配置完毕，无需安装pytorchColab官网：https://colab.research.google.com/本文使用的模型是

推荐colab！！！没看错，就是google那个支持在线训练深度学习模型的免费网站。

一、Colab使用关于Colab使用可以翻看我第一篇博文链接：安利一个白嫖云GPU使用——colab使用_贝吉塔。

目的：在谷歌的的colab上基于discodiffusion模型实现输入文本输出相应图片的功能1、discodiffusion托管在谷歌的colab上，登录对应网址如下：https://colab.research.google.com

由于colab上没有直接转换成html文档的选，所以需要自己设置转换的要求。

文章目录一、介绍二、如何使用Colaboratory创建代码三、实例测试一、介绍Colaboratory（简称为Colab）是由Google开发的一种基于云端的交互式笔记本环境。

如何在Colab中“白嫖”gpu资源（附使用MMdet推理示例）GoogleColab简介当今，深度学习已经成为许多人感兴趣的话题，GoogleColab（全称为GoogleColaboratory）是

实验环境是colab，但是还没有成功，模型加载问题，贴出来先看看安装依赖!pipinstallcohere!pipins

fromscipy.spatialimportdistanceasdistfromcollectionsimportOrderedDictimportdlibimportnumpyasnpimportcv2ascvimporttimefromgoogle.colab.patchesimpor

第一次使用googlecolab，参考了下面博客，本文记录一些常用代码，以方便之后再次访问。参考链接：GoolgeColab使用教程_googlecolab使用教程_小刺猬69的博客-CSDN博客GoogleColab无敌详细使用教程-CSDN博客1.设置免费GPU查看自己是否在GPU环境下importtensorflowastftf.test.gpu_device_name()2.连接谷歌云盘其

简介谷歌的colab自带一块GPU，配合谷歌云盘的存储，是一个很好的个人深度学习模型训练的平台。

fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')Mountedat/content/drive这是colab中常用的命令，挂载谷歌云盘gpu_info

上传文件fromgoogle.colabimportfilesimportshutilimportosbasepath=os.getcwd()uploaded=files.upload()#上传文件upload_path=os.path.join(basepath,"test_images","upload")forfilenameinuploaded.keys():#将上传的文件移动到指定的位置

如何在Colab中“白嫖”gpu资源（附使用MMdet推理示例）GoogleColab简介当今，深度学习已经成为许多人感兴趣的话题，GoogleColab（全称为GoogleColaboratory）是

目录前言一、GoogleColab介绍二、Colab限额、提供的GPU类型三、Colab的使用步骤3-1、添加Colab3-2、新建Colab、连接GPU、挂载GoogleDriver、上传文件3-3、

GoogleColab简介GoogleColaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用。GoogleColab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是TeslaK80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。目录1.Google云端硬盘（Googledrive）2.关联Col

unzip'/content/drive/MyDrive/colab1/1.zip'-d'/content/drive/MyDrive/colab1/1'踩坑经历：1.博主尝试不压缩直接上传文件夹，结果是浏览器直接卡住

Colab详细使用教程——Jinkey原创3.比Jupyter还好用的Google数据分析神器Colab4.Thisnotebookprovidesrecipesforloadingandsavingdatafromexternalsources

代码详见github：https://github.com/whitehat32/cs224w-colab这里的主要思路就是先对每种类型的边使用gnn获得嵌入表示，之后把嵌入表示聚合(聚合方式可以是求均值或者

!GPUS_PER_NODE=1./tools/run_dist_launch.sh1./configs/r50_deformable_detr.sh报错：cannotimportname'_NewEmptyTensorOp'from'torchvision.ops.misc'经issue查阅：试用意见：这是由于在torchvision0.10版本的util/misc.py中的一个错误。代码只检查

参考博客：https://blog.csdn.net/m0_72963799/article/details/127141536在本篇博客中，笔者使用colab+python3的环境将考研分数进行可视化

行人检测找了几个代码，搭环境，运行，讲解搭环境比较细致的是https://github.com/hasanirtiza/Pedestron这个里边有colab，如何搭，怎么搭，有一行一行的命令照着输入就可以了

Googlecolab默认导入的tensorflow版本是1.x而最新版本已经为2.1.0，如果想更改tensorflow版本为2.x则需要加入%tensorflow_version2.ximporttensorflowastftf.__version__之后要重启一下runtimeimportosos.kill(os.getpid(),9)试一下吧！！

fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/gdrive')

地址https://colab.research.google.com优点：不怎么需要配置开发环境，可以直接用，内置了TensorFlow之类的类似Jupyter-Notebook的界面和快捷键，方便上手自带免费的

代码参考：但是这篇代码是运行在本地的，我自己搞了一下colab的代码刘二CNN高级篇1模型架构内部的inception的结构如下：我自己的代码链接：CNNhandnumber（第二种残差网络的就不写了，

需要科学上网才能使用colab进入colab之后，先挂上googledrive：fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')importoscolab

1连接Colab1.1上传文件夹到云端硬盘1.2安装必要的包和软件在代码段输入以下代码：!

训练前的参数配置在/content/ultralytics/ultralytics/yolo/cfg/default.yaml中修改了以下参数：但似乎不改也没事#Trainsettings-------------------------------------------------------------------------------------------------------mod

点击进入GitHub链接:https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colabCtrl+F搜索ChilloutMix，选择选择ChilloutMix模型，只要点击「Stable」就会自动跳到GoogleColab页面进入Googlecolab页面，点击运行点击运行后会跳出警告，选择仍然运行等待连接之后Googlecolab就开始运行脚本

一、谷歌云介绍什么是Colab？