使用Google-Colab训练PyTorch神经网络
Colaboratory 是免费的 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。关键是还有免费的GPU可以使用!用Colab训练PyTorch神经网络步骤如下:
1:新建Colab文件
Colab是在Google硬盘上面运行的,所以,需要到Google硬盘上面新建Colaboratory文件,并进行关联,文件是以ipynb结尾的Jupyter笔记本。下面有一些Jupyter笔记本的使用技巧,可以帮你更好的使用这个环境:
直接运行python代码
import random
x = random.random()
print(x)
以 !开头的命令可以执行操作系统的指令
! pwd
! ls
! cd .. # 切换了外面的工作目录,但是不切换当前程序的工作目录
以 %开头的命令表示魔法指令
%matplotlib inline # 内嵌画图
%cd .. # 切换当前程序的工作目录,作用和os.chdir(path) 相同
2:安装pytorch
安装方法一:
! pip3 install torch torchvision # 省事
安装方法二:
! uname -a # 查看系统 x86_64 GNU/Linux
! python --version # 查看python版本 Python 3.6.7
! nvcc --version # 查看cuda版本 release 9.2, V9.2.148
在pytoch下载页面找到合适的版本,进行安装
! pip install https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
! pip install torchvision
3:挂载Google硬盘
在运行代码的时候需要从Google硬盘读取数据,需要将结果保存到硬盘当中,这个时候需要进行挂载,期间需要输入一个验证码。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/') # 将google硬盘挂载在/comtent/drive/目录上面
4:设置GPU
只需要在笔记本中的:修改->笔记本设置 当中就可以找到GPU选项。
5:编写代码,进行训练
直接编写代码进行训练,要注意当前的工作目录,可以使用%cd path
进行切换
目前colab不稳定,连接经常断掉,所以当训练的次数过多、时间过长的时候注意保存实验结果。
如何执行python文件?
当然你也可以不用Jupyter笔记本,使用以.py结尾的python文件,这个时候只需要执行下面的代码。我没有测试在这种情况下是否能够时候用GPU。
! python test.py
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