Colab 入门 | 安装pytorch

决定用pytorch。

先查看是否已经有了。现在好像自带。。。

import torch
print(torch.version)

如果有了就不用看下面的内容了

colab怎么装pytorch其实很自己pc装差不多。

需要注意的是,每一个notebook都需要安装哦。我们可以理解每个notebook就是一个虚拟机。

我们先要查看一下环境,

如何查看操作系统版本?命令:

!sudo lsb_release -a

如何查看CUDA版本?命令:

!cat /usr/local/cuda/version.txt

或者! nvcc --version

我们查看后发现colab的CUDA版本为:
CUDA Version 10.0.130

然后根据官方提示选择命令安装pytorch。

可以根据自己的系统选择来获取command。

官方命令安装.https://pytorch.org/


!pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

运行之后会跳出进度条安装。速度超级快。

注意:具体装哪个版本,都是可以选的,详情请看pytorch的安装教程:https://pytorch.org/get-started/locally/

然后安装torchvision


!pip3 install torchvision

有可能会显示 Requirement already satisfied。应该是没啥问题。

Colab 入门|挂载Google Drive(2019最新)

网上找了些挂载教程都比较老了。搞了两次都没成。

Colab官方给出了简介的新办法,如下:

通过输入授权码将Google Drive挂载至Colab虚拟机的方法 :

如下两行命令,运行

from google.colab import drive
drive.mount(‘/drive’)

运行后输出:

点击链接,授权然后获取授权码,复制到框框里面回车就好了。

挂载完后在左侧的文件处就能看到drive下面就是我们的google drive了

Colab入门|登录和创建项目

刚接触这个好玩的东西。大部分操作是网上各种教程拼凑的,有些不明白的自己细化了下,主要供自己后续查看。如果你也是新手,欢迎阅读评论,共同学习。

Google Colab简介

Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了 免费的GPU 使用! 你可以在上面轻松地跑例如:Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。

基本操作

账号&梯子

梯子,自行准备。

建议使用谷歌浏览器,浏览器登录谷歌账号之后,可以同步登录
https://colab.research.google.com

依赖平台:Google Drive

Colab需要从Google Drive(谷歌云盘)进入。为了方便整理,我先在Google Drive中创建了一个新文件夹 “Colab”

创建新文件夹”Colab”

然后,我们在 “Colab” 文件夹中新建一个Colab项目,如图所示:

新建Colab项目

注意:首次创建Colab项目需要点击“关联更多应用”,添加“Colaboratory”应用。

创建完项目之后我们就可以进入Colab的主界面了。

现在,我们就可以在代码框中输入一些代码。这里注意,如果我们直接输入代码,系统会当作是Python代码执行。例如我们输入:

a = "hello colab"
print(a)

运行之后输出框中会打印出”hello colab″。

而如果我想执行系统命令,需要在命令前加感叹号

!
。例如我们输入:

!ls

执行后输出框中会显示当前目录下的所有文件夹。就很像Linux下的命令行操作了。

其实我们在Colab中连接的云端的那台虚拟机正是使用的Ubuntu操作系统,我们可以将自己在Colab中的一切操作看作是在用命令行控制云端的那台Ubuntu虚拟机。你可以用它来直接跑代码,也可以使用一些系统命令(我们后面要安装第三方软件都需要借助一系列的系统命令)。看到这有没有感觉自己瞬间多了一台电脑~