Colab使用教程

JBCI • 2024-11-03 15:16 • 编程

Colab（Google Colaboratory）是谷歌的云端开发环境，可以免费使用，在浏览器上运行。Colab集成了Python、TensorFlow等多个开发环境，使得用户无须在本机上安装、配置环境，就可以进行编程和机器学习的实验、数据处理和可视化等。

一、Google Colab使用教程

以下是谷歌Colab使用教程：

1、首先，在你的谷歌账号中进入Colab官网，创建一个新的笔记本（Notebook）。

!pip install tensorflow==2.0.0 # 安装TensorFlow库
import tensorflow as tf
print(tf.__version__) # 输出TensorFlow版本信息

2、在笔记本中进行各种操作，如Python编程、数据处理和可视化、机器学习模型构建和训练等。

3、Colab支持多种文件上传方式，可以从本地电脑、GitHub、Google Drive等云端存储中上传数据和代码。

4、在Colab中运行代码，可以直接输入代码或者导入已有的Python文件。

5、Colab中的笔记本（Notebook）可以保存在Google Drive中，也可以导出为Jupyter或HTML格式的文件。

二、Colab使用教程

以下是在Colab中使用的注意事项：

1、在Colab中可以选择多种运行时环境，包括CPU、GPU和TPU等，可以在运行时环境中设置硬件加速器。

import torch
torch.cuda.is_available() # 查询是否支持GPU加速

2、在Colab中可以使用命令行工具，例如安装和卸载Python库、更新环境、下载文件等。

!pip install pandas # 安装pandas库
!pip uninstall pandas # 卸载pandas库
!pip freeze > requirements.txt # 导出环境信息为requirements.txt文件
!wget https://raw.githubusercontent.com/Dataset/xxx.csv # 下载文件

3、Colab支持Markdown标记语言，可以用于编写文档和笔记，还支持LaTeX数学公式、图片等多种格式。

$\sum_{i=1}^{n}i = \frac{n(n+1)}{2}$

三、Cordcloud使用教程

以下是使用Cordcloud实现在Colab中科学上网的步骤：

1、在电脑上下载并安装Cordcloud程序，软件界面如下：

2、在Colab中通过SSH连接到本机电脑，使用以下命令：

!pip install colab_ssh
from colab_ssh import launch_ssh
launch_ssh('pwd', 'ssh-password')

3、在Cordcloud中复制机场订阅链接，将链接导入到账号中，启动VPN连接。

四、Foldersync使用教程

以下是使用Foldersync实现在Colab与Google Drive之间同步的步骤：

1、在笔记本中安装Foldersync：

!apt-get update
!apt-get install -y openjdk-8-jdk-headless
!wget https://github.com/dlandberg/foldersync/raw/main/foldersync.jar
!java -jar foldersync.jar auth "FolderSync" "google-api-key.json" # 授权Google Drive

2、在Google Drive中创建一个用于同步的文件夹，并将文件夹ID复制下来。

3、在Foldersync中添加同步任务，选择Google Drive作为源目录，输入文件夹ID，选择本地目录，设置同步选项，开始同步任务。

五、Colab官网

推荐一些Colab使用资源：

官方网站

Digital Inspiration

The School of AI

六、谷歌Colab能使用多久

在Colab中，可以免费使用12小时，之后会自动断开连接，并释放资源。可以通过以下方式继续使用：

1、重新连接Colab，再次使用12小时。

2、将笔记本（Notebook）保存在Google Drive中，下次使用时重新打开。

3、在Colab中运行以下命令，实现断点续传和自动运行：

!pip install cloudpickle
import cloudpickle
import os

CHECKPOINT = 'checkpoint.pkl'
if os.path.exists(CHECKPOINT):
  with open(CHECKPOINT, 'rb') as f:
    state = cloudpickle.load(f)
else:
  state = 0

while state < 1000000:
  # 运行模型训练代码
  state += 1

with open(CHECKPOINT, 'wb') as f:
  cloudpickle.dump(state, f)