Colab使用教程

Colab（Google Colaboratory）是谷歌的雲端開發環境，可以免費使用，在瀏覽器上運行。Colab集成了Python、TensorFlow等多個開發環境，使得用戶無須在本機上安裝、配置環境，就可以進行編程和機器學習的實驗、數據處理和可視化等。

一、Google Colab使用教程

以下是谷歌Colab使用教程：

1、首先，在你的谷歌賬號中進入Colab官網，創建一個新的筆記本（Notebook）。

!pip install tensorflow==2.0.0 # 安裝TensorFlow庫
import tensorflow as tf
print(tf.__version__) # 輸出TensorFlow版本信息

2、在筆記本中進行各種操作，如Python編程、數據處理和可視化、機器學習模型構建和訓練等。

3、Colab支持多種文件上傳方式，可以從本地電腦、GitHub、Google Drive等雲端存儲中上傳數據和代碼。

4、在Colab中運行代碼，可以直接輸入代碼或者導入已有的Python文件。

5、Colab中的筆記本（Notebook）可以保存在Google Drive中，也可以導出為Jupyter或HTML格式的文件。

二、Colab使用教程

以下是在Colab中使用的注意事項：

1、在Colab中可以選擇多種運行時環境，包括CPU、GPU和TPU等，可以在運行時環境中設置硬件加速器。

import torch
torch.cuda.is_available() # 查詢是否支持GPU加速

2、在Colab中可以使用命令行工具，例如安裝和卸載Python庫、更新環境、下載文件等。

!pip install pandas # 安裝pandas庫
!pip uninstall pandas # 卸載pandas庫
!pip freeze > requirements.txt # 導出環境信息為requirements.txt文件
!wget https://raw.githubusercontent.com/Dataset/xxx.csv # 下載文件

3、Colab支持Markdown標記語言，可以用於編寫文檔和筆記，還支持LaTeX數學公式、圖片等多種格式。

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

三、Cordcloud使用教程

以下是使用Cordcloud實現在Colab中科學上網的步驟：

1、在電腦上下載並安裝Cordcloud程序，軟件界面如下：

2、在Colab中通過SSH連接到本機電腦，使用以下命令：

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

3、在Cordcloud中複製機場訂閱鏈接，將鏈接導入到賬號中，啟動VPN連接。

四、Foldersync使用教程

以下是使用Foldersync實現在Colab與Google Drive之間同步的步驟：

1、在筆記本中安裝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" # 授權Google Drive

2、在Google Drive中創建一個用於同步的文件夾，並將文件夾ID複製下來。

3、在Foldersync中添加同步任務，選擇Google Drive作為源目錄，輸入文件夾ID，選擇本地目錄，設置同步選項，開始同步任務。

五、Colab官網

推薦一些Colab使用資源：

官方網站

Digital Inspiration

The School of AI

六、谷歌Colab能使用多久

在Colab中，可以免費使用12小時，之後會自動斷開連接，並釋放資源。可以通過以下方式繼續使用：

1、重新連接Colab，再次使用12小時。

2、將筆記本（Notebook）保存在Google Drive中，下次使用時重新打開。

3、在Colab中運行以下命令，實現斷點續傳和自動運行：

!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:
  # 運行模型訓練代碼
  state += 1

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