Colab-免费GPU算力
文章目录
- 简介
- 注册云盘
- 安装colab
- 新建colab
- 装载云盘
- 测试
简介
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
由于GPU适合计算密集型，CPU适合IO密集型，所以对于深度学习中的大量矩阵运算使用GPU会更快，而且Colab支持PyTorch、TensorFlow、OpenCV等框架，不必自己再去搭环境。
但是，由于是谷歌的在线产品，意味着需要用魔法去访问谷歌，且容易掉线存储空间小，只有15G的Google Drive。过审原因，不让给麻瓜教魔法，可以三连后私我👀。
Colab也提供了付费服务，包括9.99刀每月的Pro和49.99刀每月的Pro+版，对应更好的GPU算力。Google Drive也可以付费扩容。
注册云盘
访问https://www.google.com/intl/zh-CN/drive/，登录谷歌账号，进入云端硬盘。
安装colab
新建colab
新建一个colab文件：
（
插播反爬信息）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/
设置GPU：
查看GPU参数：
!/opt/bin/nvidia-smi
全靠运气，这次分到了T4 o(￣▽￣)o
从知乎上参考各GPU比较：
装载云盘
由于是云端，所以本地数据需要上传到云盘，然后Colab从云盘中获取数据。
登录账号后，就可以看到Google Drive中的文件了。
然后从Google Drive中上传的文件和数据都授权给Colab可以读取了。
上面是图形化操作方法，也可以直接用代码进行装载：
# 加载盘
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')
文件点击这里上传：
上传速度取决你的魔法强度。
比如我把iris数据集上传后，colab中同步可以看到。
测试
对于机器学习中的绝大多数库都已经安装好了，不需要再搭建环境，Nice~
如果没有的话pip一下即可，此外Jupyter笔记本就是一个linux环境，可以使用linux命令，由于云盘服务器在外网，所以下载外网数据也是飞快。
至此就可以开始你的项目了~
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本不富裕的访问量雪上加霜）
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