Google Colab 部署自己的机器学习项目

柔光的暖阳◎ 2021-12-14 22:37 753阅读 0赞

### 目录 ###

*  1. 介绍
 *  2.准备工作
 *  3.步骤
 *   *  3.1 进入 google driver：https://drive.google.com
     *  3.2 右键上传项目所在的文件夹：
     *  3.3 进入 colab：点击左上角 “新建” --> “更多” --> “Colaboratory”
     *  3.4 “Edit” --> “Notebook settings” -->
     *  3.5 代码段里面输入
     *  3.6 代码段里面输入
     *  3.7 代码段里面输入
 *  4 注意事项

# 1. 介绍 #

Google Colab提供的是免费Tesla K80 GPU，可以玩Keras、Tensorflow、PyTorch或者Mxnet等。Tesla K80还是一块比较高性能的GPU。主要是免费，免费，免费 ！！！ 好像这次真的薅资本主义羊毛了，个人试了几天，感觉还不错。刚入手的时候稍微有点麻烦，大部分的网上教程都是在 Colab 上手动写代码玩玩儿，但是我是自己在本地写好了一个小的项目，然后相互之间 import 有点麻烦，最后自己摸索总结出了一套最简单的上传自己项目，用 colab 跑出结果的方法。

# 2.准备工作 #

*  谷歌一系列，所以先得出去
 *  注册一个谷歌账号
 *  用自己的谷歌账号使用 google driver
 *  自己的项目在本地调试通过，放在一个文件夹里面（包含数据集，最好是英文名字）

# 3.步骤 #

## 3.1 进入 google driver：https://drive.google.com ##

## 3.2 右键上传项目所在的文件夹： ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
!\[在这里插入图片描述\](https://img-blog.csdnimg.cn/20190703225625905.png![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
我这里简单地上传了一个名为 test 的文件夹，里面只有一个 main.py 的文件，代码也很简单，但是可以简单测试 Pytorch 的使用。

## 3.3 进入 colab：点击左上角 “新建” --> “更多” --> “Colaboratory” ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## 3.4 “Edit” --> “Notebook settings” --> ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
这里我选择的 Python3 （根据自己代码依赖的环境） 和 GPU，如果要用 GPU 这一步必须调整好。每次调整这里的设置，后面的步骤都要再次进行。所以推荐这里设置好  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

## 3.5 代码段里面输入 ##

> from google.colab import drive  
> drive.mount(’/content/drive/’)

然后点击左侧的运行图标，或者 Ctrl + Enter 运行。这时候会出现  
![在这里插入图片描述][20190703231009753.png]  
点击 URL 进入，授权 Google 用户，然后复制授权码粘贴到输入框，Enter。这个时候回显示挂载成功  
![在这里插入图片描述][20190703231143613.png]  
这里可以输入

> !ls

![在这里插入图片描述][20190703231246554.png]  
可以看到此目录下文件。

## 3.6 代码段里面输入 ##

> import os  
> os.chdir(“drive/My Drive/test”)

最后一个 test 是其实是自己的项目名。这个时候没有任何提示信息，因为是 Linux 内核，所以按照 Linux 的思想：没有消息就是最好的消息。说明一切顺利。  
这里可以输入

> !ls  
> ![在这里插入图片描述][20190703231602392.png]

可以看到我们写的 main.py 文件。

## 3.7 代码段里面输入 ##

> !python main.py  
> ![在这里插入图片描述][20190703231705355.png]

成功搞定~

# 4 注意事项 #

1.  虽然是 Linux 内核，但是每次类似于 Linux 的语句之前要多一个 “!” 。比如步骤 3.6， 3.7
2.  步骤 3.6 第二个语句最后一个路径名称根据自己上传到 Google Driver 的文件夹的名字而定，我上传的是 “test ”，所以最后一个路径是“test”。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211214/0604247c200b43188caa38b1388e5e96.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211214/eb750437a5bc4bd3aabe0c054b687ef0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211214/eb5467d1c89a4c77b4fe768dc03c73de.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20211214/e6ed154c42b246b3b0be7b7769e2b8f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20211214/a46800d18e1c4c829450176f0921a8f7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20211214/28c52893384b4ef6a1d1b54a1c3ea76c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20211214/4f31f05ae3a94d36a9f16c901d82b692.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNzU4OTU3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20211214/ea934bfd81d248a58e5f9deb39f9956c.png
[20190703231009753.png]: /images/20211214/80a9bc3d275145f5b1cdd99818339c2c.png
[20190703231143613.png]: /images/20211214/6ce3f40f9f584795b689286ab441cc87.png
[20190703231246554.png]: /images/20211214/50d4e2e6ff0949debf9d48f1bd41603a.png
[20190703231602392.png]: /images/20211214/4c24538e124846e2bd8f50cf7c5170b6.png
[20190703231705355.png]: /images/20211214/95b2fa8caca349eeba81a2ae4a97115f.png