Якщо ви хочете створити модель машинного навчання, але скажете, що у вас немає комп’ютера, здатного витримати навантаження, Google Co це платформа для вас. У цій статті ми дізнаємося, як користуватися Google Colab.
Що таке Google Colab?
Google Colab, скорочення від Colaboratory, — це безкоштовна хмарна платформа, надана Google, яка дозволяє користувачам спільно писати та виконувати код Python у середовищі Jupyter Notebook. Блокнот Google Collaboratory, призначений для полегшення машинного навчання (ML) і завдань науки про дані, надаючи віртуальне середовище Google Colab python з доступом до безкоштовних ресурсів GPU.
Переваги Google Colab
Google Colab пропонує кілька переваг, які роблять його популярним вибором серед спеціалістів із обробки даних, дослідників і практиків машинного навчання. Основні функції блокнота Google Collaboratory:
- Безкоштовний доступ до GPU: Colab пропонує безкоштовний доступ до GPU, що особливо корисно для навчання моделей машинного навчання, які вимагають значної обчислювальної потужності.
- Налаштування не потрібно : Colab працює в хмарі, що позбавляє користувачів від необхідності встановлювати та налаштовувати власне середовище розробки. Це робить його зручним для швидкого кодування та співпраці.
- Спільне редагування: Кілька користувачів можуть працювати над одним блокнотом Colab одночасно, що робить його корисним інструментом для спільних проектів.
- Інтеграція з Google Drive : Colab інтегровано з Диском Google, що дозволяє користувачам зберігати свою роботу безпосередньо в обліковому записі Диска Google. Це дозволяє легко ділитися та отримувати доступ до блокнотів із різних пристроїв.
- Підтримка популярних бібліотек :Colab попередньо встановлено багато популярних бібліотек Python для машинного навчання, аналізу даних і візуалізації, як-от TensorFlow, PyTorch, Matplotlib тощо.
- Легкий обмін : Блокнотами Colab можна легко ділитися, як і Google Документами або Таблицями. Користувачі можуть надавати посилання на блокнот, а інші можуть переглядати або редагувати код у режимі реального часу.
Початок роботи з Google Colab
Щоб розпочати роботу з Google Collaboratory Notebook, спочатку потрібно увійти у свій обліковий запис Google, а потім перейти за цим посиланням https://colab.research.google.com .
Відкрийте Collaboratory Notebook
Відкривши веб-сайт, ви побачите спливаюче вікно з такими вкладками:
Google Collaboratory Notebook
- ПРИКЛАДИ: Містить кілька зошитів Юпітера з різними прикладами.
- ОСТАННІ: Блокнот Jupyter, з яким ви нещодавно працювали.
- GOOGLE ДИСК: Блокнот Jupyter на вашому диску Google.
- GITHUB: Ви можете додати блокнот Jupyter зі свого GitHub, але спочатку потрібно підключити Colab до GitHub.
- ЗАВАНТАЖИТИ: Завантажте з локального каталогу.
Створити спільний блокнот
Інакше можна створити новий блокнот Jupyter натиснувши «Новий блокнот Python3» або «Новий блокнот Python2» у нижньому правому куті.
Опис зошита
Google Collaboratory Notebook
Під час створення нового блокнота він створить блокнот Jupyter з Untitled0.ipynb і збереже його на вашому диску Google у папці під назвою Блокноти Colab .
java bean
Тепер, оскільки це по суті Jupyter Notebook, усі команди Jupyter Notebooks працюватимуть тут. Проте ви можете звернутися до деталей у Початок роботи з Jupyter Notebook .
Поговоримо про те, чим тут відрізняється:
Змінити середовище виконання: Натисніть на Час виконання спадне меню. Виберіть Змінити тип виконання . Виберіть python2 або 3 з Тип виконання спадне меню.
Налаштування часу виконання в Google Colab
Використовуйте GPU і TPU
Натисніть на Час виконання спадне меню. Виберіть Змінити тип виконання . Тепер виберіть будь-що (GPU, CPU, None), яке ви хочете в Апаратний прискорювач спадне меню.
GPU і TPU в Google Colab
Виберіть python у colab
Перевірте GPU в Colab
Python
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
Якщо GPU підключено, він виведе наступне:
'/device:GPU:0'>
В іншому випадку буде виведено наступне
''>
Перевірте TPU
Python
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
Якщо GPU підключено, він виведе наступне
Connected to TPU>
В іншому випадку буде виведено наступне
Not connected to TPU>
Встановіть пакети Python
Використання може використовувати піп встановити будь-який пакет. Наприклад:
Python
! pip install pandas> |
>
>
Клонуйте сховища GitHub у Google Colab
Використовувати git клон команда. Наприклад:
Python
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Завантажте файл на Google Colab
Python
q3 місяці
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
Виберіть Вибрати файл і завантажте потрібний файл. Увімкніть сторонні файли cookie, якщо вони вимкнені.
Потім ви можете зберегти його у фреймі даних.
Python
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
Завантажте файл, підключивши Google Drive
Щоб підключити диск до папки mntDrive, виконайте наступне:
Python
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
Потім ви побачите посилання, клацніть посилання, а потім дозвольте доступ, скопіюйте код, який з’явиться, і вставте його в поле Введіть свій код авторизації:. Тепер, щоб побачити всі дані на вашому диску Google, вам потрібно виконати наступне:
Python
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Завантаження файлів на google colab
Ієрархія файлів у Google Colab
Ви також можете побачити ієрархію файлів, клацнувши> у верхньому лівому куті під кнопками керування (КОД, ТЕКСТ, КЛЮЧИНКА).
Завантажте файли з Google Colab
Скажімо, ви хочете завантажити file_name.csv. Ви можете скопіювати файл на свій диск Google (у папці даних вам потрібно створити папку даних на диску Google), виконавши це:
Python
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
>
Файл буде збережено в папці з даними під назвою renamed_file_name.csv. Тепер ви можете завантажувати безпосередньо звідти, або ви можете просто відкрити ієрархію файлів і клацнути правою кнопкою миші дати опцію завантаження. Завантажити Jupyter Notebook: Натисніть на Файл спадне меню у верхньому лівому куті. Виберіть завантажити .ipynb або завантажити .py
Завантаження файлів із Google Colab
Поділитися записником Jupyter: Ви можете поділитися своїм блокнотом, додавши адреси електронної пошти інших або створивши посилання для спільного доступу.
Поділіться блокнотом Jupyter у Google Colab
Поділіться блокнотом Google Collab
Висновок
Підсумовуючи, Google Colab виділяється як універсальна та доступна платформа для кодування Python.
Google Colab – поширені запитання
Чи Google Colab лише для Python?
Окрім Python, Google Colab також підтримує інші мови через середовище блокнота, зокрема R та Julia.
Google Colab Увійти?
Щоб увійти в Google Colab, відкрийте веб-сайт Colab, натисніть «Увійти» у верхньому правому куті та увійдіть, використовуючи облікові дані свого облікового запису Google.