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Google Colab GPU|基本操作(一)

时间:2023-06-28 02:06:02 | 来源:网站运营

时间:2023-06-28 02:06:02 来源:网站运营

Google Colab GPU|基本操作(一):Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。
借助 Colaboratory,可以编写和执行代码、保存和共享分析结果,以及利用强大的计算资源,所有这些都可通过浏览器免费使用。




1. 开始建立google colab Notebook文本时的文件路径

!pwdls

2. 挂载谷歌云盘


Colab的运行原理实际上就是给你分配一台远程的带GPU的主机,所以它的原始路径不是你的谷歌云盘(也就是你的代码文件)所在的路径。所以第一步我们先要把谷歌云盘挂载带到那台远程主机上:

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

3. 更改代码运行路径 在Colab中cd命令是无效的,切换工作目录使用chdir函数。

import osprint(os.getcwd())os.chdir("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks")# path = "/content/gdrive/My Drive/sample"# os.chdir(path)# 返回上一级目录os.chdir('../')print(os.getcwd())

4. 查看python、OpenCV版本

import sysimport cv2print("python版本:%s"% sys.version)print("opencv版本:%s"% cv2.__version__)

5. 自带库及库的安装

Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Pandas 等深度学习基础库。如果还需要其他依赖,如 Keras# 安装最新版本Keras# https://keras.io/!pip install keras# 指定版本安装!pip install keras==2.0.9# 安装 OpenCV# https://opencv.org/!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python# 安装 Pytorch# http://pytorch.org/!pip install -q http://download.pytorch.org/whl/cu75/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torchvision# 安装 XGBoost# https://github.com/dmlc/xgboost!pip install -q xgboost# 安装 7Zip!apt-get -qq install -y libarchive-dev && pip install -q -U libarchive# 安装 GraphViz 和 PyDot!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot!pip install jieba!pip install h5py!pip install keras总结:


1. 可以把Colab看成是一台带有GPU的Ubuntu虚拟机,只不过我们只能用命令行的方式操作它。你可以选择执行系统命令,亦或是直接编写运行python代码。
2. 挂载完Google Drive,会在虚拟机里生成一个drive文件夹,直接将Google Drive当成是一块硬盘即可。访问drive文件夹里的文件,就是在访问你的Google Drive里的文件。
3. Colab最多连续使用12小时,超过时间系统会强制掐断正在运行的程序并收回占用的虚拟机。(好像再次连接到虚拟机后,虚拟机是被清空的状态,需要重新配置和安装库等等)

更多原文链接:



关键词:操作,基本

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