Jeśli chcesz stworzyć model uczenia maszynowego, ale mówisz, że nie masz komputera, który udźwignie takie obciążenie, Google Co to platforma dla Ciebie. W tym artykule dowiemy się, jak korzystać z Google Colab.
Co to jest Google Colab?
Google Colab, skrót od Colaboratory, to bezpłatna platforma oparta na chmurze udostępniana przez Google, która umożliwia użytkownikom wspólne pisanie i wykonywanie kodu w języku Python w środowisku Jupyter Notebook. Notatnik Google Collaboratory, ma na celu ułatwienie zadań związanych z uczeniem maszynowym (ML) i analizą danych poprzez zapewnienie środowiska wirtualnego Google Colab Python z dostępem do bezpłatnych zasobów GPU.
Korzyści z Google Colab
Google Colab oferuje kilka korzyści, które sprawiają, że jest popularnym wyborem wśród analityków danych, badaczy i praktyków zajmujących się uczeniem maszynowym. Najważniejsze funkcje notatnika Google Collaboratory obejmują:
- Bezpłatny dostęp do procesorów graficznych: Colab oferuje bezpłatny dostęp do procesora graficznego, co jest szczególnie przydatne przy szkoleniu modeli uczenia maszynowego, które wymagają znacznej mocy obliczeniowej.
- Nie wymaga konfiguracji : Colab działa w chmurze, eliminując potrzebę konfigurowania przez użytkowników własnego środowiska programistycznego. Ułatwia to szybkie kodowanie i współpracę.
- Wspólna edycja: Wielu użytkowników może jednocześnie pracować na tym samym notatniku Colab, co czyni go przydatnym narzędziem do wspólnych projektów.
- Integracja z Dyskiem Google : Colab jest zintegrowany z Dyskiem Google, dzięki czemu użytkownicy mogą zapisywać swoją pracę bezpośrednio na koncie Dysku Google. Umożliwia to łatwe udostępnianie i dostęp do notatników z różnych urządzeń.
- Obsługa popularnych bibliotek :Colab ma preinstalowane wiele popularnych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego, analizy danych i wizualizacji, takich jak TensorFlow, PyTorch, Matplotlib i inne.
- Łatwe udostępnianie :Notatki Colab można łatwo udostępniać, podobnie jak Dokumenty i Arkusze Google. Użytkownicy mogą podać łącze do notatnika, a inni mogą przeglądać lub edytować kod w czasie rzeczywistym.
Pierwsze kroki w Google Colab
Aby rozpocząć pracę z Google Collaboratory Notatnik, musisz najpierw zalogować się na swoje konto Google, a następnie przejść do tego linku https://colab.research.google.com .
Otwórz notatnik współpracy
Po otwarciu strony zobaczysz wyskakujące okienko zawierające następujące zakładki –
Notatnik współpracy Google
- PRZYKŁADY: Zawierają kilka notatników Jupyter z różnymi przykładami.
- OSTATNI: Notatnik Jupyter, z którym ostatnio pracowałeś.
- DYSK GOOGLE: Notatnik Jupyter na Twoim dysku Google.
- GITHUB: Możesz dodać notatnik Jupyter ze swojego GitHuba, ale najpierw musisz połączyć Colab z GitHub.
- WGRYWAĆ: Prześlij z lokalnego katalogu.
Utwórz notatnik wspólny
Inaczej możesz utwórz nowy notatnik Jupyter klikając Nowy notatnik Python3 lub Nowy notatnik Python2 w prawym dolnym rogu.
Opis notebooka
Notatnik współpracy Google
Podczas tworzenia nowego notatnika utworzy notatnik Jupyter z Untitled0.ipynb i zapisze go na dysku Google w folderze o nazwie Notatniki Colab .
tutorial dotyczący iskry
Ponieważ jest to zasadniczo Notatnik Jupyter, wszystkie polecenia Notatników Jupyter będą tutaj działać. Chociaż możesz zapoznać się ze szczegółami w Pierwsze kroki z notatnikiem Jupyter .
Porozmawiajmy o tym, co jest inne tutaj:
Zmień środowisko wykonawcze: Kliknij Czas wykonania menu rozwijane. Wybierać Zmień typ środowiska wykonawczego . Wybierz python2 lub 3 z pliku Typ środowiska wykonawczego menu rozwijane.
Ustawienie środowiska wykonawczego w Google Colab
Użyj GPU i TPU
Kliknij Czas wykonania menu rozwijane. Wybierać Zmień typ środowiska wykonawczego . Teraz wybierz wszystko (GPU, CPU, Brak), które chcesz w Akcelerator sprzętowy menu rozwijane.
GPU i TPU w Google Colab
Wybierz Pythona w Colab
Sprawdź procesor graficzny w Colab
Pyton
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
Jeśli procesor graficzny jest podłączony, wyświetli następujące informacje –
'/device:GPU:0'>
W przeciwnym razie wyświetli się następujący komunikat
''>
Zweryfikuj TPU
Pyton
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
Jeśli procesor graficzny jest podłączony, wyświetli następujący komunikat
Connected to TPU>
W przeciwnym razie wyświetli się następujący komunikat
Not connected to TPU>
Zainstaluj pakiety Pythona
Używać można używać pypeć aby zainstalować dowolny pakiet. Na przykład:
Pyton
! pip install pandas> |
>
>
Klonuj repozytoria GitHub w Google Colab
Użyj git klon Komenda. Na przykład:
Pyton
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Prześlij plik do Google Colab
Pyton
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
Wybierz opcję Wybierz plik i prześlij żądany plik. Włącz pliki cookie innych firm, jeśli są wyłączone.
Następnie możesz zapisać go w ramce danych.
Pyton
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
Prześlij plik, montując Dysk Google
Aby zamontować dysk w folderze mntDrive, wykonaj następujące czynności –
Pyton
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
Następnie zobaczysz link, kliknij go, następnie zezwól na dostęp, skopiuj wyskakujący kod i wklej go w polu Wprowadź swój kod autoryzacyjny:. Teraz, aby zobaczyć wszystkie dane na dysku Google, musisz wykonać następujące czynności:
Pyton
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Przesyłanie plików w Google Colab
Hierarchia plików w Google Colab
Możesz także zobaczyć hierarchię plików, klikając> w lewym górnym rogu pod przyciskami sterującymi (KOD, TEKST, KOMÓRKA).
Pobierz pliki z Google Colab
Załóżmy, że chcesz pobrać nazwa_pliku.csv. Możesz skopiować plik na dysk Google (w folderze danych musisz utworzyć folder danych na dysku Google), wykonując to:
Pyton
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
matematyka Java pow
>
Plik zostanie zapisany w folderze data pod zmienioną nazwą_pliku.csv. Teraz możesz bezpośrednio pobrać stamtąd lub możesz po prostu otworzyć hierarchię plików, a kliknięcie prawym przyciskiem myszy wyświetli opcję pobierania. Pobierz notatnik Jupytera: Kliknij Plik menu rozwijane w lewym górnym rogu. Wybierać pobierz .ipynb Lub pobierz .py
Pobieranie plików z Google Colab
Udostępnij notatnik Jupytera: Możesz udostępnić swój notatnik, dodając adresy e-mail innych osób lub tworząc łącze do udostępniania.
Udostępnij notatnik jupyter w Google Colab
Udostępnij Notatnik Google Colab
Wniosek
Podsumowując, Google Colab wyróżnia się jako wszechstronna i dostępna platforma do kodowania w Pythonie.
Google Colab – często zadawane pytania
Czy Google Colab jest przeznaczony tylko dla Pythona?
Oprócz Pythona Google Colab obsługuje także inne języki w swoim środowisku notatników, w tym R i Julia.
Zalogować się do Google Colab?
Aby zalogować się do Google Colab, otwórz witrynę Colab, kliknij Zaloguj się w prawym górnym rogu i zaloguj się przy użyciu danych logowania do konta Google.