免费GPU~Colab基本使用及配置(保姆级教程)

目录

0.创建一个谷歌账号并且登录

1.登陆谷歌云盘

2.上传文件

3.创建Google colabrotory

4.配置Colabratory

4.1 重命名

4.2 连接托管

4.3 设置GPU

5、Colab挂载谷歌云盘

话不多说

直接甩图,看看白嫖的GPU配置如何!!!

这对没钱的学生可谓是天花板了把~~~ 

跟着我一步一步操作,你也可以的!

0.创建一个谷歌账号并且登录

使用Colab之前需要有一个谷歌账号,并且可以上网,否则,哼,啥都别想!

可关注公众号"蓝胖胖干货",按照菜单栏的指引操作

(不要问我怎么知道的)(为什么不用电脑注册呢?也不用问了,都是自己亲身经历出来的)

  此处略去一千个字!!!!

1.登陆谷歌云盘

确保可以上网之后,输入网址https://drive.google.com/,登录谷歌云盘

2.上传文件

可以将自己的code和数据集上传到谷歌云盘上

3.创建Google colabrotory

这里要说明一下,Google colabrotory可以单独放一文件下,也可以跟着你的项目,便于操作。

点击新建

如果你是第一次使用,点击”更多“,“添加更多应用”

 输入colabratory

然后进行安装

  

4.配置Colabratory

打开Colabratory后需要做些配置,才可以充分使用

4.1 重命名

在这里插入图片描述
点击修改名称

4.2 连接托管

这一步是从谷歌服务器获得相应的资源。

4.3 设置GPU

选择流程如下图:
在这里插入图片描述
会弹出选项框,可以选GPU,TPU,或默认的使用CPU,

在这里插入图片描述

5、Colab挂载谷歌云盘

连接自己的Google Drive,从而可以使用colab来训练自己的数据。首先是将数据上传到Google Drive.传上去之后就可以使用Colab调用你云盘资源了。美滋滋!

import os
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive")

 会弹出让你登录谷歌账号的链接,点击登录,然后点击"允许"。

此外,还一种简单连接方式:

在这里插入图片描述

在操作过程中会出现下图提示,按提示继续进行(这是因为谷歌会对你自己识别,看你有没有浪费资源)

5.1一些常用代码

查看当前路径

!pwd

查看当前路径的包含文件 

%ls

进入指定文件

%cd ......(+路径)

查看你当前的GPU、TPU配置

!nvidia-smi

这里注意下,我们这些操作其实是连接谷歌的服务器,和远程连接Linux一样的效果。

在colab上,Pytorch和tensorflow等环境是都给安装好的

大家可以去其它网站上去跟着视频进行模型训练,小白写作,不足之处一起改进!

欢迎关注公众号"蓝胖胖干货",一起成长,一起干货!

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转载自blog.csdn.net/Thebest_jack/article/details/124546083