Google Colab免费GPU配置方法

忘是亡心i 2022-05-29 00:20 498阅读 0赞

# 前言 #

因为最近在Mac上跑模型实在是心累，所以就想要找一些免费的云服务器来进行模型训练

经了解，Google推出的免费GPU服务器[Google Colab（Colaboratory）][Google Colab_Colaboratory]就很合适

# Google Colab特征 #

*  `Colaboratory`是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个`Jupyter Notebook`环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。  
    关于`Jupyter Notebook`的用法可以参考[Jupyter Notebook入门][Jupyter Notebook]
 *  `Colaboratory`笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。`Colaboratory`可免费使用。
 *  利用`Colaboratory`，可以方便的使用`Keras、TensorFlow、PyTorch`等框架进行深度学习应用的开发。

# 配置方法 #

### 在谷歌云盘上创建文件夹 ###

当登录账号进入[谷歌云盘][Link 1]时，系统会给予15G免费空间大小。由于`Colab`需要依靠谷歌云盘，故需要在云盘上新建一个文件夹。

![6D61CF62B179F466D4789977B370E27A.jpg][]

### 创建Colaboratory ###

进入创建好的文件夹，点开新建-更多

![F17EB59A3E01355856C9D6E63EE90F97.jpg][]

如果在更多栏里没有发现Colaboratory，选择关联更多应用，搜索Colaboratory，选择关联

![屏幕快照 2018-03-13 下午4.29.18.png][2018-03-13 _4.29.18.png]

### 创建完成 ###

创建完成后，会自动生成一个`Jupyter Notebook`

关于`Jupyter Notebook`的用法可以参考[Jupyter Notebook入门][Jupyter Notebook]

![屏幕快照 2018-03-13 下午4.31.54.png][2018-03-13 _4.31.54.png]

### 设置GPU运行 ###

*  选择`修改-笔记本设置`
    
    ![屏幕快照 2018-03-13 下午4.33.14.png][2018-03-13 _4.33.14.png]
 *  将硬件加速器设置为GPU
    
    ![屏幕快照 2018-03-13 下午4.34.30.png][2018-03-13 _4.34.30.png]

### 运行.py文件 ###

*  安装必要库
    
    输入以下代码，并执行（`crtl+F9`）
    
        !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_secret}
    
    运行后，会出现以下提示
    
    ![屏幕快照 2018-03-13 下午4.37.52.png][2018-03-13 _4.37.52.png]
    
    先点开相应的链接，选择自己的谷歌账号，并允许
    
    ![屏幕快照 2018-03-13 下午4.39.28.png][2018-03-13 _4.39.28.png]
    
    最后会得到相应的代码，输入相应的框中即可
    
    ![屏幕快照 2018-03-13 下午4.44.01.png][2018-03-13 _4.44.01.png]
 *  挂载云端硬盘
    
    输入下面命令，执行即可
    
        !mkdir -p drive
        !google-drive-ocamlfuse drive  -o nonempty

# 测试 #

我们使用`Keras`库的[mnist\_cnn.py][mnist_cnn.py]来进行一个简单的测试

*  安装Keras
    
    输入下面命令，执行即可
    
        !pip install -q keras
 *  Hello Mnist！
    
    将代码粘入jupyter笔记本中，运行，即可开始奇妙的Google Colab之旅
    
    ![屏幕快照 2018-03-13 下午4.53.55.png][2018-03-13 _4.53.55.png]
    
    每一个epoch都只用了十多秒

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# 参考资料 #

[deep-learning-turkey][]

[Google Colab 免费GPU服务器使用教程][Google Colab _GPU]

[Google Colab_Colaboratory]: https://colab.research.google.com
[Jupyter Notebook]: http://blog.csdn.net/angus_monroe/article/details/79368031
[Link 1]: https://drive.google.com/drive/my-drive
[6D61CF62B179F466D4789977B370E27A.jpg]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa787c3ba8fe.jpg
[F17EB59A3E01355856C9D6E63EE90F97.jpg]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78aa313b8a.jpg
[2018-03-13 _4.29.18.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78bfbdc40f.png
[2018-03-13 _4.31.54.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78c88e30ed.png
[2018-03-13 _4.33.14.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78cd6c0454.png
[2018-03-13 _4.34.30.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78d21a29cd.png
[2018-03-13 _4.37.52.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78e06241d9.png
[2018-03-13 _4.39.28.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78ed593537.png
[2018-03-13 _4.44.01.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa78f699783e.png
[mnist_cnn.py]: https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
[2018-03-13 _4.53.55.png]: https://i.loli.net/2018/03/13/5aa791b69e4a6.png
[deep-learning-turkey]: https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d
[Google Colab _GPU]: http://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/79184540