Google Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 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。同时Google colaboratory 通过云端服务免费提供GPU进行深度学习训练,而且服务器直接默认安装好了tensorflow。同时可以云端安装Kersa,Pytorch等框架,使用起来非常的方便。

  • 本篇博客旨在介绍Google Colaboratory的使用方法,即通过Colaboratory和Google网盘进行连接,使用Google提供的免费的TPU、GPU去执行机器学习、深度学习代码及模型的训练
  • 1 .注册Colaboratory账号

    注册链接:https://www.google.com/drive/
  • 2.Colaboratory相关介绍

    什么是Colaboratory?

    Colaboratory 是一款研究工具,用于进行机器学习培训和研究。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用。



    这款工具可以免费使用吗?

    这款工具是免费的
  • 3.配置

    i.首先进入drive中,点击新建-》更多-》Colaboratory





    ii.配置运行类型:代码执行程序-》更改运行时类型-》根据自己的实际情况选择

    具体结果见下图





    iii. 连接Google driver

    执行下面的代码,在执行这段代码之后,会提示填写一些验证码之类的东西,只需要按照它说的一直往下执行就行了
!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse

点击链接







将下面的代码复制粘贴在上图标注2的位置:Enter verification code



后面再次出现上述的链接和需要填写验证码的,同上

# from google.colab import auth
# auth.authenticate_user()
 from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}
 !mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive
  • 运行代码

    在新建的Colaboratory中依次输入:ls(或者 !ls) 再点击运行

    注:输入ls就如同linux中的命令行一样使用,即展示当前目录下的文件

    再依次输入cd drive 、cd Train_model(这个Train_model是笔者所建立的文件夹,大家需要根据执行ls命令所展示的结果去更改,即如果您使用ls展示的是name文件夹的话,就cd name就可以了)

    将所需要执行的代码上传到Train_model的文件夹里

    再在新建的Colaboratory中执行代码即可,执行命令为!python3(python2) 执行文件的名称.py



    执行完了,即可下载训练的模型

    最后

    安装pytorch、opencv
#安装pytorch
!pip install -q http://download.pytorch.org/whl/cu75/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torchvision
import torch
#安装opencv
!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python
import cv2

安装其他库的命令:!pip install或者!apt-get install命令

总结

Colaboratory对于懒得配置深度学习、机器学习环境的小伙伴是一个不小的福音,就介绍到这里。

Colaboratory使用教程的更多相关文章

  1. Google免费GPU使用教程(Google Colab Colaboratory)

    参考: https://www.234du.com/1154.html https://mp.weixin.qq.com/s/TGTToLYSQJui94-bQC4HIQ 注册gmail时遇到手机号无 ...

  2. Colab 实用教程

    Google Colab 是什么? Google Colab 是一个免费的云服务,现在它还支持免费的 GPU! 你可以: 提高你的 Python 语言的编码技能. 使用 Keras.TensorFlo ...

  3. Google Colab 免费GPU服务器使用教程 挂载云端硬盘

    一.前言二.Google Colab特征三.开始使用3.1在谷歌云盘上创建文件夹3.2创建Colaboratory3.3创建完成四.设置GPU运行五.运行.py文件5.1安装必要库5.2 挂载云端硬盘 ...

  4. Colab教程(超级详细版)及Colab Pro/Colab Pro+使用评测

    在下半年选修了机器学习的关键课程Machine learning and deep learning,但由于Macbook Pro显卡不支持cuda,因此无法使用GPU来训练网络.教授推荐使用Goog ...

  5. Angular2入门系列教程7-HTTP(一)-使用Angular2自带的http进行网络请求

    上一篇:Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数 感觉这篇不是很好写,因为涉及到网络请求,如果采用真实的网络请求,这个例子大家拿到手估计还要自己写一个web ...

  6. Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数

    上一篇:Angular2入门系列教程5-路由(一)-使用简单的路由并在在路由中传递参数 之前介绍了简单的路由以及传参,这篇文章我们将要学习复杂一些的路由以及传递其他附加参数.一个好的路由系统可以使我们 ...

  7. Angular2入门系列教程5-路由(一)-使用简单的路由并在在路由中传递参数

    上一篇:Angular2入门系列教程-服务 上一篇文章我们将Angular2的数据服务分离出来,学习了Angular2的依赖注入,这篇文章我们将要学习Angualr2的路由 为了编写样式方便,我们这篇 ...

  8. Angular2入门系列教程4-服务

    上一篇文章 Angular2入门系列教程-多个组件,主从关系 在编程中,我们通常会将数据提供单独分离出来,以免在编写程序的过程中反复复制粘贴数据请求的代码 Angular2中提供了依赖注入的概念,使得 ...

  9. Angular2入门系列教程1-使用Angular-cli搭建Angular2开发环境

    一直在学Angular2,百忙之中抽点时间来写个简单的教程. 2016年是前端飞速发展的一年,前端越来越形成了(web component)组件化的编程模式:以前Jquery通吃一切的田园时代一去不复 ...

  10. wepack+sass+vue 入门教程(三)

    十一.安装sass文件转换为css需要的相关依赖包 npm install --save-dev sass-loader style-loader css-loader loader的作用是辅助web ...

随机推荐

  1. 【日常踩坑】解决 pip 安装第三方包时因 SSL 报错

    目录 踩坑 什么是 SSL ? 为什么会报错 解决办法 1. 临时关闭代理.VPN 或者网络抓包等软件 2. 通过镜像的 HTTP 源来避免 SSL 认证问题 3. 切换至低版本 pip 参考资料 踩 ...

  2. 探索ChatGPT的Fine-tuning和Embeddings

    1.概述 今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术:Fine-tuning(微调)和Embeddings(嵌入).这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色,为模型的性能提升和适应特定任 ...

  3. 2023-09-16:用go语言,给你一个整数 n 和一个在范围 [0, n - 1] 以内的整数 p , 它们表示一个长度为 n 且下标从 0 开始的数组 arr , 数组中除了下标为 p 处是 1

    2023-09-16:用go语言,给你一个整数 n 和一个在范围 [0, n - 1] 以内的整数 p , 它们表示一个长度为 n 且下标从 0 开始的数组 arr , 数组中除了下标为 p 处是 1 ...

  4. 兴达易控modbus转profinet网关三菱变频器通讯

    兴达易控modbus转profinet网关与三菱变频器通讯 本案例分享兴达易控modbus转profinet网关(MDPN100)连接西门子1200plc,实现三菱变频器485通讯兼容转modbusT ...

  5. 整理DB2左补零,右补零的方法

    在项目中经常遇到需要左补零,右补零的情况,在DB2实验环境中展示 1.左补零(1)数字左补零,数字长度不定用right(digits(cast(expression as bigint)),NUM)能 ...

  6. 爬虫系列——requests

    文章目录 一 介绍 二 基于GET请求 三 基于POST请求 四 响应Response 五 高级用法 一 介绍 介绍:使用requests可以模拟浏览器的请求,比起之前用到的urllib,reques ...

  7. Python面向对象——反射(hasattr、getattr、setattr、delattr)、内置方法(__str__和__del__)、元类(介绍,创建类的流程,exec,自定义元类)、属性查找

    文章目录 反射 内置方法 __str__方法 __del__函数 元类 元类介绍 class关键字创建类的流程分析 补充:exec的用法 自定义元类控制类StanfordTeacher的创建 自定义元 ...

  8. 重写equals方法的注意事项

    重写equals方法的注意事项   一. 在重写equals方法时,要注意满足离散数学上的特性1   自反性:对任意引用值X,x.equals(x)的返回值一定为true.2   对称性:对于任何引用 ...

  9. Decorator 装饰者模式简介与 C# 示例【结构型4】【设计模式来了_9】

    〇.简介 1.什么是装饰者模式 一句话解释:   通过继承统一的抽象类来新增操作,再在使用时通过链式添加到对象中,达到与原有设定无关联可灵活附加. 装饰者模式是一种行为设计模式,它允许向一个现有的对象 ...

  10. Gitlab Server

    Gitlab 基本概述 1.什么是Gitlab ? Gitlab是一个开源分布式的版本控制系统. Ruby语言开发完成. Gitlab主要实现的功能.管理项目源代码.对源代码进行版本控制.以及代码复用 ...