Google Colab 開發記錄（1）使用免費GPU、TPU、掛載谷歌云盤

前言

Google Colab是什么？這個不說了，網絡有很多文章介紹，簡單來說它是一個 Jupyter 筆記本環境，可以基于Python語言運行深度學習、機器學習、數據科學等模型到代碼；這里只分享開發過程中，值得記錄和分享的。

一、Google Colab特點

它存儲在 Google 云端硬盤中，并且可以共享，就如同使用 Google 文檔或表格一樣。基礎版的Google Colab是免費的。

可以方便的使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架進行深度學習應用的開發。

二、來到Google Colab

官網地址：https://colab.research.google.com/

打開文件方式有多種，如下圖所示。

三、申請免費GPU、TPU

先點擊”修改“，然后點擊“筆記本設置”

然后選擇GPU 或 TPU 進行硬件加速

查看分配了什么GPU，顯存多大。命令：

!nvidia-smi

基礎版的Google Colab是免費的，通常分配 Tesla K80。

如果是運氣好，分配到好一些的GPU：Tesla P100

這里說一下為什么在nvidia-smi前要加一個英文的!，是因為在Google Colab的命令行中，默認執行Python的；如果執行Linux的命令，需要區分，所以在命令前面加一個英文的!。

四、掛載谷歌云盤

默認的Google Colab文件存儲在云端硬盤中，但這個不是我們自己的Google云盤；退出網頁后，文件后消失，相關的數據或生成的模型也不會保留；

我們可以先掛載谷歌云盤，讓Google Colab來到我們自己云盤的目錄，去執行相關的操作，這樣生產的數據或數據，會保存在我們自己的Google云盤。

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

執行命令后，需要點擊鏈接，獲取驗證信息，然后輸入執行命令下方的框框中，

然后進行云盤目錄，

cd /content/gdrive/MyDrive

!ls

這些文件對于自己Google云盤的目錄

深度學習

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