Dacă doriți să creați un model de învățare automată, dar spuneți că nu aveți un computer care poate prelua sarcina de lucru, Google Colab este platforma pentru tine. În acest articol, vom învăța cum să folosim Google Colab.
Ce este Google Colab?
Google Colab, prescurtare de la Colaboratory, este o platformă gratuită bazată pe cloud oferită de Google, care permite utilizatorilor să scrie și să execute cod Python în colaborare într-un mediu Jupyter Notebook. Blocnotes Google Collaboratory, este conceput pentru a facilita învățarea automată (ML) și sarcinile de știință a datelor, oferind un mediu virtual, Google colab python, cu acces la resurse GPU gratuite.
Beneficiile Google Colab
Google Colab oferă mai multe beneficii care îl fac o alegere populară printre oamenii de știință ai datelor, cercetătorii și practicienii învățării automate. Caracteristicile cheie ale blocnotesului Google Collaboratory includ:
- Acces gratuit la GPU-uri: Colab oferă acces gratuit la GPU, care este deosebit de util pentru antrenarea modelelor de învățare automată care necesită o putere de calcul semnificativă.
- Nu este necesară nicio configurare : Colab rulează în cloud, eliminând nevoia utilizatorilor de a-și configura și configura propriul mediu de dezvoltare. Acest lucru îl face convenabil pentru codare și colaborare rapidă.
- Editare colaborativă: Mai mulți utilizatori pot lucra simultan pe același notebook Colab, făcându-l un instrument util pentru proiecte de colaborare.
- Integrare cu Google Drive : Colab este integrat cu Google Drive, permițând utilizatorilor să-și salveze munca direct în contul lor Google Drive. Acest lucru permite partajarea și accesul ușor la notebook-uri de pe diferite dispozitive.
- Suport pentru biblioteci populare :Colab vine preinstalat cu multe biblioteci populare Python pentru învățarea automată, analiza datelor și vizualizare, cum ar fi TensorFlow, PyTorch, Matplotlib și multe altele.
- Partajare ușoară : Blocnotesurile Colab pot fi partajate cu ușurință la fel ca Google Docs sau Sheets. Utilizatorii pot oferi un link către blocnotes, iar alții pot vizualiza sau edita codul în timp real.
Noțiuni introductive cu Google Colab
Pentru a începe să lucrați cu Google Collaboratory Notebook, trebuie mai întâi să vă conectați la contul dvs. Google, apoi să accesați acest link https://colab.research.google.com .
Deschideți Blocnotes de colaborare
La deschiderea site-ului web, veți vedea o fereastră pop-up care conține următoarele file -
Blocnotes de colaborare Google
- EXEMPLE: Conțin un număr de caiete Jupyter cu diverse exemple.
- RECENT: Notebook Jupyter cu care ați lucrat recent.
- GOOGLE DRIVE: Blocnotes Jupyter în Google Drive.
- GITHUB: Puteți adăuga notebook Jupyter din GitHub, dar mai întâi trebuie să conectați Colab cu GitHub.
- ÎNCĂRCARE: Încărcați din directorul local.
Creați caiet de colaborare
Altfel poți creați un nou Blocnotes Jupyter făcând clic pe Blocnotes Python3 nou sau Blocnotes Python2 nou în colțul din dreapta jos.
Descrierea caietului
Blocnotes de colaborare Google
La crearea unui nou blocnotes, acesta va crea un blocnotes Jupyter cu Untitled0.ipynb și îl va salva pe Google Drive într-un folder numit Caiete Colab .
img css align
Acum, deoarece este în esență un Jupyter Notebook, toate comenzile Jupyter Notebook-uri vor funcționa aici. Cu toate acestea, puteți consulta detaliile din Noțiuni introductive cu Jupyter Notebook .
Să vorbim despre ce este diferit aici:
Modificați mediul de rulare: Apasă pe Timp de rulare meniu derulant. Selectați Schimbați tipul de rulare . Selectați python2 sau 3 din Tipul de rulare meniu derulant.
Setarea timpului de execuție în Google Colab
Utilizați GPU și TPU
Apasă pe Timp de rulare meniu derulant. Selectați Schimbați tipul de rulare . Acum selectați orice (GPU, CPU, Niciunul) doriți în Accelerator hardware meniu derulant.
GPU și TPU în Google Colab
Selectați python în colab
Verificați GPU în Colab
Piton
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
Dacă GPU-ul este conectat, va scoate următoarele -
'/device:GPU:0'>
În caz contrar, va afișa următoarele
''>
Verificați TPU
Piton
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
Dacă GPU-ul este conectat, va ieși următoarele
Connected to TPU>
În caz contrar, va afișa următoarele
Not connected to TPU>
Instalați pachetele Python
Utilizare poate folosi pip pentru a instala orice pachet. De exemplu:
Piton
! pip install pandas> |
>
>
Clonează repozițiile GitHub în Google Colab
Folosește clona git comanda. De exemplu:
Piton
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Încărcați fișierul pe Google Colab
Piton
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
Selectați Alegeți fișierul și încărcați fișierul dorit. Activați cookie-urile de la terți dacă sunt dezactivate.
Apoi îl puteți salva într-un cadru de date.
Piton
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
automate finite deterministe
Încărcați fișierul prin montarea Google Drive
Pentru a monta unitatea în folderul mntDrive, executați următoarele -
Piton
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
Apoi veți vedea un link, faceți clic pe link, apoi permiteți accesul, copiați codul care apare și inserați-l la Introduceți codul de autorizare:. Acum, pentru a vedea toate datele din google drive, trebuie să executați următoarele:
Piton
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Încărcarea fișierelor pe google colab
Ierarhia fișierelor în Google Colab
De asemenea, puteți vedea ierarhia fișierelor făcând clic pe> în stânga sus, sub butoanele de control (COD, TEXT, CELULA).
Descărcați fișiere din Google Colab
Să presupunem că doriți să descărcați file_name.csv. Puteți copia fișierul pe google drive (în folderul de date, trebuie să creați folderul de date în google drive) executând acest lucru:
Piton
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
>
Fișierul va fi salvat în folderul de date cu numele redenumit_file_name.csv. Acum puteți descărca direct de acolo, Sau puteți doar deschide ierarhia fișierelor și făcând clic dreapta va oferi o opțiune de descărcare. Descărcați Jupyter Notebook: Apasă pe Fişier meniul drop-down din colțul din stânga sus. Alege descărcați .ipynb sau descărcați .py
Descărcarea fișierelor din Google Colab
Distribuiți Jupyter Notebook: Puteți partaja blocnotesul adăugând adresele de e-mail ale altora sau creând un link care poate fi partajat.
Partajați caietul jupyter în google colab
Distribuiți blocnotes Google colab
Concluzie
În concluzie, Google Colab se remarcă ca o platformă versatilă și accesibilă pentru codarea Python.
Google Colab – Întrebări frecvente
Google Colab este doar pentru Python?
Pe lângă Python, Google Colab acceptă și alte limbi prin mediul său notebook, inclusiv R și Julia.
Conectați-vă la Google Colab?
Pentru a vă conecta la Google Colab, deschideți site-ul web Colab, faceți clic pe Conectare în colțul din dreapta sus și conectați-vă cu acreditările contului dvs. Google.