开篇寄语
Google Colab可以说是Python编程学习及应用的绝佳神器,如果以前使用过 Jupyter notebook,您将很快学会使用 Google Colab。准确地说,Colab 是一个完全在云中运行的免费 Jupyter 笔记本环境。最重要的是,它不需要设置,并且您创建的笔记本可以由您的团队成员同时编辑 - 就像您在 Google Docs 中编辑文档一样。 Colab 支持许多流行的机器学习库,这些库可以轻松加载到您的笔记本中,这也是本篇文章着重来介绍的,附送一些玩法。
官方网站
内容详情
Colaboratory,简称 Colab,是 Google Research 的一款产品,它允许开发人员通过浏览器编写和执行 Python 代码。 Google Colab 是一款出色的深度学习任务工具。它是一个托管的 Jupyter 笔记本,无需设置,并具有出色的免费版本,可免费访问 Google 计算资源,例如 GPU 和 TPU。
作为程序员,您可以使用 Google Colab 执行以下操作:
- 用 Python 编写和执行代码
- 记录支持数学方程的代码
- 创建/上传/共享笔记本
- 从/向 Google Drive 导入/保存笔记本
- 从 GitHub 导入/发布笔记本
- 导入外部数据集,比如从Kaggle
- 集成 PyTorch、TensorFlow、Keras、OpenCV
- 带有免费 GPU 和 TPU 的云服务
预装各种库
Jupyter Notebook 的 Anaconda 发行版附带了几个预安装的数据库,例如 Pandas、NumPy、Matplotlib,非常棒。另一方面,Google Colab 提供了更多预装的机器学习库,例如 Keras、TensorFlow 和 PyTorch。
保存在云端
当您选择使用普通的 Jupyter 笔记本作为开发环境时,所有内容都保存在本地计算机中。如果您对隐私持谨慎态度,这可能是您的首选功能。但是,如果您希望您可以通过任何设备通过简单的 Google 登录来访问您的笔记本,那么 Google Colab 就是您的最佳选择。您的所有 Google Colab 笔记本都保存在您的 Google Drive 帐户下,就像您的 Google Docs 和 Google Sheets 文件一样。
协作编程
如果您在一个项目中与多个开发人员合作,那么使用 Google Colab 就是绝佳选择。
免费使用 GPU 和 TPU
Google Research 可让您将其专用 GPU 和 TPU 用于您的个人机器学习项目。从经验上讲,对于某些项目,GPU 和 TPU 加速即使对于一些小项目也有很大的不同。这是我在 Google Colab 上编写所有教育项目的主要原因之一。此外,由于它使用谷歌资源,神经网络优化操作不会对本地处理器带来极多的负荷。
操作方法
由于 Colab 隐式使用 Google Drive 来存储您的笔记本,因此请确保您在继续之前登录到自己的 Google 帐户。之后打开Google Colab官网,进入下面的页面。
单击屏幕底部的 NEW PYTHON 3 NOTEBOOK 链接。将打开一个新笔记本,如下面的屏幕所示。
您可能已经注意到,笔记本界面与 Jupyter 中提供的界面非常相似。有一个代码窗口,您可以在其中输入 Python 代码。
好玩的项目分享
知道了如何使用后,伯衡君在这里推荐几个项目,非常适合在Google Colab中使用:
总之,Google Colab绝对是Python学习和应用的绝佳工具。
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