大家好,欢迎来到IT知识分享网。
- Colab是什么?
- Colab的基本配置
- Colab 模型训练
- 进阶使用
Colab是什么?
-
Google Colab 是一个免费的云服务并支持免费的 GPU,可以:
- 提高你的 Python 语言的编码技能。
- 使用 Keras、TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等流行库开发深度学习应用程序。
- Colab 与其它免费的云服务最重要的区别在于:Colab 提供完全免费的 GPU,对学生党进行AI学习提供便利。
-
Colab 是Google的且服务器在国外
- 如果不能使用Google,推荐使用Kaggle(国内也能访问)👉免费的深度学习GPU环境Colab和Kaggle搭配使用
- 如果可以上Google,那就继续往下看学习Colab用法!
Colab的基本配置
-
登录 Google Drive
-
在 Google Drive 上创建文件夹,我创建的是名字为 app 的文件夹
-
创建新的 Colab 笔记(Notebook),通过 右键点击 > More > Colaboratory 步骤创建一个新的笔记
通过点击文件名来重命名笔记
-
打开 GPU
Edit > Notebook settings 或者进入 Runtime > Change runtime type,然后选择 GPU 作为 Hardware accelerator(硬件加速器)。
-
使用 Google Colab 运行基本的 Python 代码
这个倒是不常用,使用这个功能类似jupyter notebook,而我们要跑的代码基本是已经编辑好的工程项目。利用colab主要是想通过GPU加速更快的训练。
-
在创建的文件夹页面上传你的整个要跑的文件(包括数据集),右击选upload fold 或者直接拖拉也行
Colab 模型训练
-
加载盘
from google.colab import drive drive.mount('/content/drive/')
-
切换到你要跑的目录下面
# 指定当前的工作文件夹 import os # 此处为google drive中的文件路径,drive为之前指定的工作根目录,要加上 os.chdir("/content/drive/MyDrive/LapSRN/")
-
安装Pytorch以及torchvision
Colab 一般情况下已经自带了pytorch环境了。若没有可以进行相应的安装:
!pip install torch torchvision # 在Colab中执行操作语句时,感叹号不能漏
-
执行训练命令
-
注意事项
- 最重要的是路径问题,一般在
data.py
或者dateset.py
文件里面有关于路径的,还有save model时候。可以将路径相关的都改成parse
的语句,在执行命令时传入防止出错。相关的路径可以直接复制
- 最重要的是路径问题,一般在
进阶使用
搭配Kaggle使用,体验更是一层楼
🅰免费的深度学习GPU环境Colab和Kaggle搭配使用
🅱Kaggle:不怕断开连接,睡觉起来看结果
免责声明:本站所有文章内容,图片,视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成,不代表本站观点,不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益,请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权,请联系删除,如若转载,请注明出处:https://yundeesoft.com/32744.html