Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
一、Colab网站介绍
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。可以在Colab官网上直接新建代码文件并运行，Colab 在云端提供了预配置的Python环境，免费的GPU和TPU资源，这有助于加速计算密集型任务，如深度学习模型的训练。
二、Colab分配GPU/CPU/TPU
点击右上角分配，分配服务器资源。
输入!nvidia-smi，可以查看被分配的详细配置：
三、常用的指令和技巧
- 代码执行： 在单元格中编写代码，按
Shift+Enter执行。可执行Python代码，查看输出和绘图等。 - 新建单元格： 在工具栏中点击”+”图标或使用快捷键
Ctrl+M B（在命令模式下）添加新单元格。 - 运行所有单元格： 在工具栏中点击”运行时”，选择”全部运行”来运行所有单元格。
- 运行选定单元格： 选定单元格后，点击工具栏中的播放按钮或使用快捷键
Shift+Enter来运行选中的单元格。 - 切换单元格类型： 将单元格切换为代码单元格或Markdown单元格，可使用快捷键
Ctrl+M Y（切换到代码）和Ctrl+M M（切换到Markdown）。 - 保存和导出： 使用文件菜单中的保存或下载选项，可以将笔记本保存在Google云端硬盘或导出为.ipynb文件。
- 挂载Google Drive： 使用以下代码挂载Google Drive，以便访问云端存储的数据。
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- 安装库： 使用pip命令安装所需的Python库。
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- 查看文件列表： 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。
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- 查看GPU信息： 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。
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- 帮助文档： 在代码后面加上”?”可以查看函数的帮助文档。
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- 查看当前目录路径： 使用以下代码查看当前工作目录路径。
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- 上传文件： 使用以下代码上传本地文件到Colab环境。
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- 下载文件： 使用以下代码从Colab环境下载文件。
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- 设置运行时类型： 在”运行时”菜单中选择”更改运行时类型”，可以设置虚拟机的硬件和配置选项。
