Colab 實用教程


Google Colab 是什么?

Google Colab 是一個免費的雲服務,現在它還支持免費的 GPU!

你可以:

  • 提高你的 Python 語言的編碼技能。
  • 使用 KerasTensorFlowPyTorchOpenCV 等流行庫開發深度學習應用程序。

Colab 與其它免費的雲服務最重要的區別在於:Colab 提供完全免費的 GPU。

感謝 KDnuggets!他寫的教程鏈接:Click Here, 這個教程十分詳細,但是我們目前只需用到簡單的幾點


 

Colab 是Google的, 所以,你的電腦必須能夠登陸goole.com啊,所以會上網很重要

上網鏈接:click here   注冊后里面有詳細教程,所以自己看就好了


 

下面就是關於Google colab的配置了:

First: 登陸 Google Drive

Second:在 Google Drive 上創建文件夾,我創建的是名字為app的文件夾

 

 

Third:創建新的 Colab 筆記(Notebook),通過 右鍵點擊 > More > Colaboratory 步驟創建一個新的筆記。

通過點擊文件名來重命名筆記,

 

Fourth:設置免費的 GPU

通過很簡單的步驟就可以將默認硬件 從 CPU 更改為 GPU,或者反過來。依照下面的步驟
Edit > Notebook settings 或者進入 Runtime > Change runtime type,然后選擇 GPU 作為 Hardware accelerator(硬件加速器)

 

Fifth:使用 Google Colab 運行基本的 Python 代碼

這個倒是不常用,使用這個功能類似jupyter notebook,而我們要跑的代碼基本上pycharm上編輯好的,

只是要在colab利用GPU加速更快的跑和增加iteration次數,減少對自己電腦CPU的損害。

更多時候是把 .ipynb這個文件作為像linux的操作

 

Sixth:安裝Pytorch以及torchvision  (先跳過這一點,等下Eighth看了在過來)

Pytorch好像是默認裝好的了,所以只要裝torchvision  (注意,在這里面用法類似linux下,但是要加上感嘆號!!!!

!pip install torch torchvision

 

 Seventh:上傳你的整個要跑的文件(包括數據集),右擊選upload fold 或者 直接拖拉 也行

 

Eighth:開始跑代碼

利用 deep_learning_turkey.ipynb 文件來進行控制

(1)加載盤

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')

 

(2)切換到你要跑的目錄下面

!cd '/content/drive/My Drive/app/Enhanced_CNN/MS_LOSS_SR'

可以選擇性查看下該目錄下有哪些文件:

!ls '/content/drive/My Drive/app/Enhanced_CNN/MS_LOSS_SR'

 

(3)按照Sixth

 

(4)執行python命令

 

 (5)注意點:

  • colab下面修改python文件好煩,所以Pycharm上改完上傳
  • 最重要的是路徑問題,一般在data.py或者dateset.py文件里面有關於路徑的,還有save model時候
  • 然后所以控制語句都要!

 

這就是簡單的應用了!

還有不懂可以點文章最前面鏈接或者百度。

 


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