Google Colab 免费的 GPU 教程

现在，你可以开发深度学习与应用谷歌 Colaboratory 在的免费特斯拉 K80 GPU -使用 Keras，Tensorflow 和 PyTorch。

Google Colab 是 Google 为 AI 开发人员提供的免费云服务,借助 Colab 可以免费在 GPU 上开发深度学习应用程序。

意思就是 Google Colab 是免费的云服务，现在它支持免费的 GPU！

你可以;

• 提高你的 Python 编程语言编码技能。
• 开发利用流行的库如深学习应用 Keras，TensorFlow，PyTorch，和 OpenCV 的。

Colab 与其他免费云服务最大的区别在于：Colab 提供 GPU 并且完全免费。(是一个科研项目不知道是不是终身免费)

有关该服务的详细信息可以在常见问题页面上找到。

准备使用 Google Colab

在 Google 云端硬盘上创建文件夹

由于 Colab 正在使用您自己的 Google 云端硬盘，因此我们首先需要指定我们将要使用的文件夹。我在 Google 云端硬盘上创建了一个名为“ molyi.cc ” 的文件夹。当然，您可以使用不同的名称或选择默认的 Colab 笔记本文件夹而不是应用程序文件夹。

创建新的 Colab 笔记本

通过右键单击 > 更多 > Colaboratory 创建一个新的笔记本

打开后如下下图,单击文件名可以重命名文件

设置免费的 GPU

改变默认硬件非常简单**（CPU 到 GPU 或反之亦然）** ; 只要按照编辑 > 笔记本电脑设置或运行 > 更改运行时类型和选择 GPU 的硬件加速器。

使用 Google Colab 运行基本的 Python 代码

现在已经可以开始使用 Google Colab。

要查看您目前是否在 Colab 中使用 GPU，可以运行以下代码以进行交叉检查：

使用 Google Colab 运行.py 文件

首先运行这些代码，以便安装必要的库并执行授权。

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secr et}

当你运行上面的代码时，你应该看到这样的结果：

点击链接，复制验证码并粘贴到文本框中。有两次授权

完成授权过程后，

安装您的 Google 云端硬盘：

!mkdir -p drive

安装 Keras:

!pip install -q keras

好了环境基本搭建完成了,可以自己通过命令安装自己所需要的库

更改工作目录

通常当你运行这个代码时：

!ls

你可能会看到**datalab 和 drive **文件夹。

因此，您必须在定义每个文件名之前添加 drive / molyi.cc。

为了摆脱这个问题，你可以简单的改变工作目录。（在本教程中，我更改为自己刚开始建的文件夹）与这个简单的代码：

import os 

如果你再用!ls 命名那么将显示你上面设置的文件夹下面的内容

No backend with GPU available”错误解决方案

如果你碰到此错误：

Failed to assign a backend
No backend with GPU available. Would you like to use a runtime with no accelerator?

稍后再试。现在很多人在 GPU 上玩，当所有 GPU 都在使用时，就会出现这个消息。(估计已经在被挖矿什么的玩了)

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