目录
1. 在 Google Cloud Dsk 上创建文件夹
1.2 创建一个新的Colab笔记本。
一.3 安装免费 GPU
1.4 执行命令
1.5 安装谷歌驱动器
一.6 上传文件
一.7 执行自己的代码
一.8 如何使公谊会团结在一起。
1.9 数据解压
注意事项
1. 在 Google Cloud Dsk 上创建文件夹
当登录账户输入 Google Cloud 时, 系统会提供 15G 自由空间。 因为 Colab 依赖于 Google Clouds, 必须在云上建立一个新文件夹。 例如, 我创建了一个名为 mask_ Rcnn 的文件夹 :
1.2 创建一个新的Colab笔记本。
- 首先,我们将连接谷歌云 和科拉布。
点击 New -> More -> 关联找到更多应用， 找到Google Colaboratory，关联上。
--在文件夹内的空白处右键 -> 更多 -> Colaboratory
--或者点击 新建 -> More ->Google Colaboratory
当以下界面构造时, 它会显现出来。 要重命名文件, 请点击文件名 :
一.3 安装免费 GPU
它是很容易更换默认的硬件（None,GPU,TPU），通过 修改->笔记本设置或者代码执行程序->更改运行时类型来选择GPU，作为硬件加速.
- 检查您是否处于 GPU 环境 。
- 您只需要执行下面的脚本即可 。
- 如果下面的代码显示在 GPU 环境中, 但看不到任何东西, 这意味着它不是, 那么返回到打开的 GPU 重设 。
1.4执行命令
此colab 相当于 jupyter 笔记本, 可以立即运行 Python 代码, 例如 。
这本笔记本可以运行一些 Linux 命令, 因为它是来自 Linux 的虚拟机器, 只需在 Linux 命令前添加它! 例如 : 它很好。 它很好。 Pwd 等 。
1.5 安装谷歌驱动器
它实际上允许这本笔记本 访问您的谷歌云; 只要执行以下代码, 你会看到一个经批准的连接。
将当前目录更改为 Google Clouds, 然后查看云中的文件;
其后,每个再入大气层需要1个。这是两个阶段。之后,我们可以用与使用Linux系统相同的方式使用它。
一.6 上传文件
第一种：直接上传
第二种：代码上传
进入到文件所在目录
第三,做一个刺青上传。
通过colab使用github或本地Notebook,点击 文件->上传笔记本，然后在弹出的窗口中选择合适的选项：
1.7导入库
最新的 colab 默认允许您导入 shorplow 和 Pytorch 。 以下命令将显示默认安装软件包 :
您应该能够导出所有管道袋。 否则, 您可以使用命令安装它 。
然后Pytoch,Pytoch安装了和Linux一样的东西, 我点击了一下。 官网 选择要环境。所以我们要做的就是把网络提供的代码 插入我们的代码区 此外,在代码之前加上一个"!"。 点击可以运行。如下
接下来,我们可以输入安装测试的网络供应代码。
如果您想要安装其他软件包、框架或我们安装在 Linux 环境中的技术版本, 请简单地写“! 您可以将 Google Colab 视为 Linux 页面 ” 。
注意：
不再需要安装与Google Colab NVIDIA有直接联系的立体/立体/立体管。
一,八执行自己的计划
先到Mont,然后去文件的位置
在此之后,您可以执行您自己的主函数 。
可以看到,记忆和磁盘处于正常的同校状态,如果有繁忙,GPU就无法使用。
如何改变忙碌状态, 连接殖民地。 点完成后, 状态会更改为重新启动 。
但是,必须注意到,当重新启用时,所有状态都是零,必须重新启用。
一.8 如何使公谊会团结在一起。
- 当您安装 Autoconnect colab 时,只要浏览器打开页面并有网络连接,您将始终被连接。
- 我设置了两分钟的连接 时间段会因你的情绪而变化
1.9 数据解压
当使用 Google Colab 压缩( 授权后) 并立即在默认目录“ / content ” 下发布 后, 不要修改工作目录!
发现Colab笔记本中文件的分发相当缓慢。在又进行了几次审判之后,发现:当你打开并授权Colab笔记本的时候第一次, 不要更改工作目录 。直接将数据集压缩文件下载到当前目录“/内容”此外,请使用"!"Unzip的订单没有压力,速度与Pc压抑度相似。然后可以将未压缩的文件移动到选中的文件夹 。之后,您可以修改工作目录。
简言之,将数据集压缩到谷歌云顶部,然后压缩到谷歌云顶部,然后压缩到谷歌云顶部,然后压缩到谷歌云顶部,可以大大加快数据集的速度。
1.10 利用方法
见此函数的帮助文档和源代码。
与 IDE 类似, 您可以点击 Ctrl 并选择类名来浏览类定义。 例如, 在 Keras 中, 我们可以按 Ctrl 并单击 Dense 类名来查看 dense 层的定义 。
注意事项
Colab是一个Linux虚拟机器,带有GPU, 在运行 Linux 命令 Python 代码时必须先使用 "! " 。
每次你重回谷歌时 都必须登上谷歌驱动器它会驱动一个驱动器(即在虚拟机器里, 导航到/ content/drive/ folder / content/ drive/ folder ) 。然后运行命令,将当前路径更改为 / content/drive/MyDrive/ 。只有谷歌云的文件 对我来说是可见的。
Colab最多连续工作12小时。加班系统将迫使运行中的应用程序断开并收回占用的虚拟机器。此外,经常使用GPU的colab的客户,在使用GPU方面将获得较低优先。因此,如果您不打算使用,请将运行时间类型设置为无。
在上传数据时,将数据上传到Google Web磁盘,以及上传压缩软件包并在合作社解除压力至关重要。
在路线的每个阶段等待需要很长的时间。
装上它只需要12小时这意味着你有12小时重装因此,在进行示范培训时,我们必须记住要包括检查站。否则,如果你训练一个12小时以上的模型,它就会失败。谷歌的卸载是12小时的浪费时间
如果您离开页面太长, 将会自动关闭。 如果计算机不在网格上, 或者如果关闭, 只要不会太长, 就会正常, 但是如果是的话, 必须重新训练它 。
一种延长的任务运行将中断。