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.TensorFlow.PyTorch 和 OpenCV 等流行库开发深度学习应用程序. Colab 与其它免费的云服务最重要的区别在于:Colab 提供完全免费的 GPU. 感谢 KDnuggets!他写的教程链接:Click Here, 这个教程十分详细,但是我们目前只需用到简单的几点 Colab 是Google的

Google Colab Notebook 的外部文件引用配置 Reference: How to upload the file and read Google Colab 先装工具:google-drive-ocamlfuse !apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools !add-apt-repository -y ppa:alessandro-

Google免费GPU使用教程(亲测可用)   今天突然看到一篇推文,里面讲解了如何薅资本主义羊毛,即如何免费使用Google免费提供的GPU使用权. 可以免费使用的方式就是通过Google Colab,全名Colaboratory.我们可以用它来提高Python技能,也可以用Keras.TensorFlow.PyTorch.OpenCV等等流行的深度学习库来练习开发深度学习的应用. 现在我们介绍如何免费的使用这个非常非常给力的应用!!! 一  项目建立与配置 (1)在Google Drive上

当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后.唯一约束你的可能是电脑配置. CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周 低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了 本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜. 深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯. 没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日研究,还是找出了一条路子.对于那些愿意研究,但是配置较低的同学来说,最适合不过了. 前奏有点长哦,下面马上进入

1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)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,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab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Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. Mask R-CNN(https://github.com/matterpo

前言 最近在学深度学习HyperLPR项目时,由于一直没有比较合适的设备训练深度学习的模型,所以在网上想找到提供模型训练,经过一段时间的搜索,最终发现了一个谷歌的产品--Google Colaboratory.它几乎可以实现零成本玩转深度学习,达到快速训练模型的目的. Google Colaboratory是谷歌开放的一款深度学习的研究工具,主要用于深度学习的开发和研究.这款工具现在是可以免费使用,但是暂时还是无法确定是不是永久免费.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免

参考https://medium.com/@yvettewu.dw/tutorial-kaggle-api-google-colaboratory-1a054a382de0 从本地上传到colab上十分慢,可以在colab下直接配置kaggle API方便下载. 首先要有kaggle账号,然后在My Account下找到Create New API Token.这个会下载一个json文件到本地机器上,打开json文件的形式应该如下所示: {"username":"YOUR-U

https://www.zhongxiaoping.cn/2018/12/01/%E4%BD%BF%E7%94%A8colab%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%AE%AD%E7%BB%83/ 本文主要是讲述模型在借组谷歌硬盘使用colab实现后台运行,该平台运行速度能让人接受,并且操作也较为便捷. 一.简介 二.准备工作: 三.安装必要的包和软件 四.挂载Drive 五.更改工作目录 六.运行 七.总结 八.参考文献 一.简介 Google Cola

Google Colab简介 Google Colaboratory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,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab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Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. 官方教程 新手指引:https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-

简介Google Colaboratory是谷歌开放的云服务平台,提供免费的CPU.GPU和TPU服务器. 目前深度学习在图像和文本上的应用越来越多,不断有新的模型.新的算法获得更好的效果,然而,一方面对资源的要求越来越高,另一方面很多开源的模型在国内无法使用.例如,前段时间研究的图片风格快速转换中用到的模型训练,在GPU上运行需要4个多小时,在CPU上无法想象.再者,tensorflow-hub开源的很多模型,我在使用某种软件的前提下,依然无法访问. 解决上述问题的一种方法,就是使用谷歌的Co

bert模型在tensorflow1.x版本时,也是先发布的命令行版本,随后又发布了bert-tensorflow包,本质上就是把相关bert实现封装起来了. tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布,谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上,但近期看还没有完全迁移完成,所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世,因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分类的事情,所以干脆就弄了个基于命令行版本的.过程中有一些坑,随之记录下来. 1. colab:因为

谷歌出品的Colab笔记本,机器学习界薅羊毛神器,如今又有了新福利: 连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来. 英伟达的Tesla T4,是去年秋天才发布的新款GPU,专为AI推理任务进行了优化.它基于最新图灵架构,半精度浮点运算(FP16)峰值性能65 TFlops,4位整数运算(INT4)峰值性能260 TOPS.包含2560个CUDA核心,320个图灵张量核心,支持多精度推理. 谷歌云就是它的第一个大客户,2019年1月就用上了.GCP(Go

1. Coalb简介 Google Colaboratory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,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab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Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. 2. 使用 2.1 官方使用教程 新手指引:https://medium.com/deep-learning-turkey/googl

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Google Colab作为训练神经网络的平台.在高强度的使用了Colab一段时间后,我把自己的个人感受和使用心得与大家分享,同时也给想要尝试的同学详细介绍Colab具体的上手方法. 一.Colab介绍 在第一次使用Colab时,最大的困难无疑是对整个平台的陌生而导致无从下手,因此我首先介绍与Colab相关

1:下载adnroid sdk安装包 官方下载地址无法打开,没有vpn,使用下面这个地址下载,地址:http://www.android-studio.org/

以前用Eclicps 用习惯了现在 想学学 用Android Studio 两天的钻研终于 在我电脑上装了一个Android Studio 并完成了AndroidAnnotations 的配置. AndroidAnnotations是一个能够让你快速进行Android开发的开源框架,它能让你专注于真正重要的地方.使代码更加精简,使项目更加容易维护,它的目标就是“Fast Android Development.Easy maintainance”. 说白了 就是可以少写很多代码,哈哈. Andr

1. react-router 对象式配置 和 组件式配置    组件式配置(Redirect) ----对应---- 对象式配置(onEnter钩子) IndexRedirect -----对应-------indexRoute的onEnter钩子函数

新年新气象,在2016年的第一天,我入手了人生中第一台自己的电脑(大一时好友赠送的电脑在一次无意中烧坏了主板,此后便不断借用别人的或者网站的).macbook air,身上已无分文...接下来半年的房租都不知道该怎么半了,都怪消费太冲动. 不过,眼下需要解决的不是房租问题,而是在新电脑上搭建开发环境,正好在搭建的时候总结一下: 1.FQ工具:lantern 地址:https://github.com/getlantern/lantern 2.命令行工具:term2 官网:http://www.i

看完这篇你学到什么: 熟悉gradle的构建配置 熟悉代码构建环境的目录结构,你知道的不仅仅是只有src/main 开发.生成环境等等环境可以任意切换打包 多渠道打包 APK输出文件配置 需求 一般我们开发的环境分为:debug 和 release,但是你想再分内测1环境.内测2环境等等怎么办呢? 这就需要依赖强大的gradle 来配置了. 相关的配置也可以参考谷歌官方文档. 配置构建类型 buildTypes 您可以在模块级 build.gradle 文件的 android {} 代码块内部创

之前很多次安装CentOS7虚拟机,每次配置网络在网上找教程,今天总结一下,全图文配置,方便以后查看. Virtual Box可选的网络接入方式包括: NAT 网络地址转换模式(NAT,Network Address Translation) Bridged Adapter 桥接模式 Internal 内部网络模式 Host-only Adapter 主机模式 具体的区别网上的资料很多,就不再描述了,下面是一个最直接有效的配置,配置CentOS7虚拟机里面能上外网,而主机与CentOS7虚拟机也