Google Colab 开发记录（1）使用免费GPU、TPU、挂载谷歌云盘

前言

Google Colab是什么？这个不说了，网络有很多文章介绍，简单来说它是一个 Jupyter 笔记本环境，可以基于Python语言运行深度学习、机器学习、数据科学等模型到代码；这里只分享开发过程中，值得记录和分享的。

一、Google Colab特点

它存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同使用 Google 文档或表格一样。基础版的Google Colab是免费的。

可以方便的使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架进行深度学习应用的开发。

二、来到Google Colab

官网地址：https://colab.research.google.com/

打开文件方式有多种，如下图所示。

三、申请免费GPU、TPU

先点击”修改“，然后点击“笔记本设置”

然后选择GPU 或 TPU 进行硬件加速

查看分配了什么GPU，显存多大。命令：

!nvidia-smi

基础版的Google Colab是免费的，通常分配 Tesla K80。

如果是运气好，分配到好一些的GPU：Tesla P100

这里说一下为什么在nvidia-smi前要加一个英文的!，是因为在Google Colab的命令行中，默认执行Python的；如果执行Linux的命令，需要区分，所以在命令前面加一个英文的!。

四、挂载谷歌云盘

默认的Google Colab文件存储在云端硬盘中，但这个不是我们自己的Google云盘；退出网页后，文件后消失，相关的数据或生成的模型也不会保留；

我们可以先挂载谷歌云盘，让Google Colab来到我们自己云盘的目录，去执行相关的操作，这样生产的数据或数据，会保存在我们自己的Google云盘。

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

执行命令后，需要点击链接，获取验证信息，然后输入执行命令下方的框框中，

然后进行云盘目录，

cd /content/gdrive/MyDrive

!ls

这些文件对于自己Google云盘的目录

深度学习

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