0. 引言
Google Colab 是一個免費的雲服務並支持免費的 GPU，對學生黨進行AI學習提供便利，可以提高你的 Python 語言的編碼技能，使用 Keras、TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等流行庫開發深度學習應用程序。
Google Colab 的使用類似 Jupyter，可在網頁上撰寫代碼並運行，但它運行在雲上而不占用本地計算資源。
1. 基本配置
1.1 VPN→訪問 Google 頁面
Colab是谷歌提供的服務，而國內訪問谷歌相關頁面是受限的，所以需要借助VPN進行訪問。推薦以下工具。
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SetupVPN：Google Chrome插件，可免費連接國外服務器，也可以收費連接一些更穩定更快速的服務器。
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Lantern（藍燈）：每天可免費使用2小時，可通過付費升級成專業版享受高速無限制流量服務。
1.2 Google 注冊和 Colab 登錄
首先我們需要訪問 Google Drive https://drive.google.com/drive/my-drive ，創建文件夾並命名。
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。
注意，需要注冊 Google 賬戶才可使用相關服務。若無賬戶，需要先注冊。
1.3 打開 GPU
Edit（修改） > Notebook settings （筆記本設置），然后選擇 GPU 為 Hardware accelerator（硬件加速器）。
然后運行以下代碼確認GPU是否正常運行：
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
raise SystemError('GPU device not found')
else:
print(device_name)
或者使用 Linux 命令 !nvidia-smi
2. 程序運行
2.1 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。利用colab主要是想通過GPU加速更快的訓練。
2.2 上傳待運行的工程項目
在創建的文件夾頁面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。
2.3 加載雲盤和切換工作空間
首先我們要把自己的雲硬盤加入到工作空間可訪問的文件中。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')
點擊出現的鏈接、登錄后得到一串密碼輸入到空框中。無報錯即為成功。
然而，我們將工作空間切換到將運行文件所在的目錄。
要注意，如果未加載雲硬盤，上圖左邊的MyDrive目錄是不會出現的。
這時，我們就可以按照本地運行 Python 文件的方式來執行代碼。
2.4 執行 Linux 命令
如果要安裝其他的包，框架，或者某一版本的方法和我們在 Linux 環境下安裝幾乎沒有差別 只需要注意在運行前加上“!”，換計划說你可以把Google Colab看成是一個Linux系統的頁面。
舉例，Colab 一般情況下已經自帶了pytorch環境了。若沒有可以執行以下命令進行相應的安裝：
!pip install torch torchvision # 在Colab中執行操作語句時，感嘆號不能漏
主要注意的地方就是要在最前面加上感嘆號。常用的 Linux 命令還有 pip、ls、gdown、unzip和pwd等。