Google Colab入门

机器学习 2023-03-01 460 次浏览 0 条评论 次点赞

Colaboratory 简称“Colab”,是 Google Research 团队开发的一款产品。借助 Colaboratory,您可在浏览器中编写和执行 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说,Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。用户无需设置,就可以直接使用,同时还能获得 GPU、TPU 等计算资源的免费使用权限。

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TensorFlow 是谷歌创建的开源软件库,作为主流的三大深度学习框架之一,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。Google Colaboratory 是一个内建 TensorFlow 的云端 Jupyter 笔记本环境,除了具备Jupyter的预装库,还支持更多最流行的机器学习库。

作为开发人员,您可以使用 Google Colab 执行以下操作;

  • 在 Python 中编写和执行代码
  • 创建/上传/共享笔记本,就像协作处理 Google Docs 文档一样
  • 从 Google 云端硬盘导入/保存笔记本
  • 从 GitHub 导入/发布笔记本
  • 导入外部数据集
  • 集成 PyTorch、TensorFlow、Keras、OpenCV
  • 带有免费 GPU 的免费云服务

更多说明参考Colaboratory 常见问题解答

选择使用 Colab 而不是普通 Jupyter Notebook 的一些原因包括:

  • 预装库
  • 保存在云端
  • 合作
  • 免费使用 GPU 和 TPU

如需详细了解 Jupyter 开源项目,请访问 jupyter.org。

使用入门


登录谷歌云端硬盘,新建 Google Colaboratory,如果 Google Colaboratory 未出现在列表中,先在关联更多应用中搜索并安装 Colaboratory。

所有 Colab 笔记本均以开放源代码 Jupyter 笔记本格式(.ipynb)存储在您的 Google 云端硬盘帐号名下。修改笔记本名称及笔记本设置后,连接到托管代码执行程序会分配系统内存、磁盘空间和GPU资源。Colab 笔记本会在 Google 的云服务器中执行代码,并显示在浏览器中。

确定是否已经在GPU的环境中:

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

安装Pytorch:

Pytorch官网选择安装环境,然后将官网提供的代码拷贝到代码块中,并且在代码前加上一个“!”点击运行即可,如:

!pip3 install torch torchvision torchaudio

测试Pytorch安装成功:

import torch
x = torch.empty(5, 3)
print(x)

运行代码查看GPU显存信息:

!/opt/bin/nvidia-smi

请留意哪些代码需要在行前添加“!”,以上步骤及结果如下图示:

20230301124934.jpg

机器学习


借助 Colab,您只需使用几行代码,即可导入图像数据集、用图像数据集训练图像分类器,以及评估模型。

数据科学


借助 Colab,您可以充分利用常用 Python 库的强大功能来分析和可视化数据。

请注意:Colab 受 Google 云端硬盘的各种配额限制,以及用户对 GPU 等高昂资源的访问权限会受到严格限制。特别是在机器学习中如需更多计算资源,应考虑组建本地算力。

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