簡介
Google Colaboratory是谷歌開放的云服務平臺，提供免費的CPU、GPU和TPU服務器。

目前深度學習在圖像和文本上的應用越來越多，不斷有新的模型、新的算法獲得更好的效果，然而，一方面對資源的要求越來越高，另一方面很多開源的模型在國內(nèi)無法使用。例如，前段時間研究的圖片風格快速轉(zhuǎn)換中用到的模型訓練，在GPU上運行需要4個多小時，在CPU上無法想象。再者，tensorflow-hub開源的很多模型，我在使用某種軟件的前提下，依然無法訪問。

解決上述問題的一種方法，就是使用谷歌的Colab平臺。他提供的GPU型號是Tesla K80，并且預安裝了常用的框架，例如TensorFlow等。

賬號
Colab 和 Google Drive使用同一賬號登錄。

Google Drive: https://drive.google.com/drive
Colab: https://colab.research.google.com/drive/

使用流程
我將谷歌云盤作為Colab的外掛硬盤使用，每次啟動需要使用以下步驟：

在“我的云端硬盤”中創(chuàng)建文件夾“Colab”，用于存放Colab中相關文件。（注意最好不要有空格，以避免不必要的錯誤）
點擊左上角“新建”，選擇Colaboratory。首次使用，需要關聯(lián)Colab應用。
創(chuàng)建新應用后，Drive的當前路徑下會生成 Unititled*.ipynb，也就是保存當前Colab窗口內(nèi)容的文件。 每次新建，都需要重新配置環(huán)境。
配置“筆記本設置”。選擇“修改”-“筆記本設置”，設置python版本和服務器類型。
安裝必要的包和軟件。
!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}
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關聯(lián)Google Drive。
!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive
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點擊左側(cè)菜單，可以看到“文件”下方生成了一個“drive”文件夾，和云盤中文件夾保持同步。
5. 安裝需要的工具（可以省略）。

其他操作
（1） colab中使用linux命令，前面需要加上"!"，例如，創(chuàng)建文件夾：

!mkdir colab
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（2） 切換工作目錄使用chdir函數(shù)

import os
os.chdir("/content/drive/Colab")
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（3） 設置方便可用的快捷鍵。

打開“工具”-“鍵盤快捷鍵”進行設置。

（4） 左側(cè)菜單中間“代碼段”中，可用根據(jù)需要選擇常用代碼，例如加載drive中的數(shù)據(jù)，保存文件到本地系統(tǒng)。

（5）Colab最多連續(xù)使用12小哥，超過時間系統(tǒng)會強制停止，再次使用需重新配置。

下載TF-hub模型
因為某種原因，國內(nèi)無法訪問tf-hub，其中提供的很多模型也無法使用。如果直接在Colab中使用，可以按照官網(wǎng)指定代碼運行使用。如果想要下載到本地使用，需要在colab中運行以下代碼：

以下載通用句子編碼（universal-sentence-encoder model）為例：

# Create a folder for the TF hub module.
$ mkdir /tmp/moduleA
# Download the module, and uncompress it to the destination folder. You might want to do this manually.
$ curl -L "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2?tf-hub-format=compressed" | tar -zxvC /tmp/moduleA
# Test to make sure it works.
$ python
> import tensorflow_hub as hub
> hub.Module("/tmp/moduleA")
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其他模型和示例參考：https://github.com/tensorflow/hub/tree/master/examples”
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作者：蠟筆大龍貓
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/pirage/article/details/86741977
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Google Colab使用教程的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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