Ja vēlaties izveidot mašīnmācīšanās modeli, bet sakāt, ka jums nav datora, kas varētu uzņemties slodzi, Google Co ir platforma jums. Šajā rakstā mēs uzzināsim, kā izmantot Google Colab.
Kas ir Google Colab?
Google Colab, saīsinājums no Colaboratory, ir Google nodrošināta bezmaksas mākoņdatošanas platforma, kas lietotājiem ļauj kopīgi rakstīt un izpildīt Python kodu Jupyter Notebook vidē. Google Colaboratory piezīmju grāmatiņa, ir izstrādāts, lai atvieglotu mašīnmācības (ML) un datu zinātnes uzdevumus, nodrošinot virtuālo vidi, Google colab python ar piekļuvi bezmaksas GPU resursiem.
Google Colab priekšrocības
Google Colab piedāvā vairākas priekšrocības, kas padara to par populāru datu zinātnieku, pētnieku un mašīnmācīšanās praktiķu izvēli. Galvenās Google Colaboratory piezīmju grāmatiņas funkcijas ir šādas:
- Bezmaksas piekļuve GPU: Colab piedāvā bezmaksas GPU piekļuvi, kas ir īpaši noderīga, lai apmācītu mašīnmācības modeļus, kuriem nepieciešama ievērojama skaitļošanas jauda.
- Nav nepieciešama iestatīšana : Colab darbojas mākonī, tāpēc lietotājiem nav jāiestata un jākonfigurē sava izstrādes vide. Tas padara to ērtu ātrai kodēšanai un sadarbībai.
- Kopīga rediģēšana: Vairāki lietotāji var vienlaikus strādāt ar vienu Colab piezīmju grāmatiņu, padarot to par noderīgu rīku sadarbības projektiem.
- Integrācija ar Google disku : Colab ir integrēts pakalpojumā Google disks, ļaujot lietotājiem saglabāt savus darbus tieši savā Google diska kontā. Tas ļauj ērti koplietot un piekļūt piezīmjdatoriem no dažādām ierīcēm.
- Atbalsts populārajām bibliotēkām : Colab ir iepriekš instalēts ar daudzām populārām Python bibliotēkām mašīnmācībai, datu analīzei un vizualizācijai, piemēram, TensorFlow, PyTorch, Matplotlib un citām.
- Vienkārša koplietošana : Colab piezīmju grāmatiņas var viegli kopīgot tāpat kā Google dokumentus vai izklājlapas. Lietotāji var nodrošināt saiti uz piezīmju grāmatiņu, un citi var skatīt vai rediģēt kodu reāllaikā.
Darba sākšana ar Google Colab
Lai sāktu darbu ar Google Colaboratory Notebook, vispirms ir jāpiesakās savā Google kontā un pēc tam atveriet šo saiti https://colab.research.google.com .
Atveriet sadarbības piezīmju grāmatiņu
Atverot vietni, jūs redzēsit uznirstošo logu ar šādām cilnēm -
Google līdzstrādnieku piezīmju grāmatiņa
- PIEMĒRI: Ietver vairākas Jupyter piezīmju grāmatiņas ar dažādiem piemēriem.
- NESEN: Jupyter piezīmju grāmatiņa, ar kuru nesen strādājāt.
- GOOGLE DISKS: Jupyter piezīmju grāmatiņa jūsu Google diskā.
- GITHUB: Varat pievienot Jupyter piezīmju grāmatiņu no sava GitHub, taču vispirms ir jāsavieno Colab ar GitHub.
- AUGšupielādēt: Augšupielādējiet no vietējā direktorija.
Izveidojiet sadarbības piezīmju grāmatiņu
Citādi var izveidot jaunu Jupyter piezīmju grāmatiņu apakšējā labajā stūrī noklikšķinot uz Jauns Python3 piezīmju grāmatiņa vai Jauns Python2 piezīmju grāmatiņa.
Piezīmju grāmatiņas apraksts
Google līdzstrādnieku piezīmju grāmatiņa
Izveidojot jaunu piezīmju grāmatiņu, tā izveidos Jupyter piezīmju grāmatiņu ar Untitled0.ipynb un saglabās to jūsu Google diskā mapē ar nosaukumu Colab piezīmju grāmatiņas .
veiktspējas pārbaude
Tā kā tagad tas būtībā ir Jupyter piezīmjdators, visas Jupyter piezīmjdatoru komandas darbosies šeit. Tomēr jūs varat atsaukties uz sīkāku informāciju Darba sākšana ar Jupyter piezīmjdatoru .
Parunāsim par to, kas šeit atšķiras:
Mainīt izpildlaika vidi: Noklikšķiniet uz Izpildes laiks nolaižamā izvēlne. Izvēlieties Mainiet izpildlaika veidu . Izvēlieties python2 vai 3 no Izpildlaika veids nolaižamā izvēlne.
Izpildlaika iestatījums pakalpojumā Google Colab
Izmantojiet GPU un TPU
Noklikšķiniet uz Izpildes laiks nolaižamā izvēlne. Izvēlieties Mainiet izpildlaika veidu . Tagad atlasiet visu (GPU, CPU, Nav), ko vēlaties Aparatūras paātrinātājs nolaižamā izvēlne.
GPU un TPU pakalpojumā Google Colab
Colab atlasiet python
Verificējiet GPU pakalpojumā Colab
Python
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
Ja ir pievienots GPU, tas izvadīs sekojošo:
'/device:GPU:0'>
Pretējā gadījumā tas izvadīs sekojošo
''>
Pārbaudiet TPU
Python
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
Ja ir pievienots GPU, tas izvadīs sekojošo
Connected to TPU>
Pretējā gadījumā tas izvadīs sekojošo
Not connected to TPU>
Instalējiet Python pakotnes
Izmantot var izmantot pip lai instalētu jebkuru pakotni. Piemēram:
Python
! pip install pandas> |
>
>
Klonējiet GitHub repo pakalpojumā Google Colab
Izmantojiet git klons komandu. Piemēram:
Python
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Augšupielādējiet failu pakalpojumā Google Colab
Python
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
Atlasiet Izvēlēties failu un augšupielādējiet vajadzīgo failu. Iespējot trešās puses sīkfailus, ja tie ir atspējoti.
Pēc tam varat to saglabāt datu rāmī.
Python
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
Augšupielādējiet failu, pievienojot Google disku
Lai uzstādītu disku mapē mntDrive, izpildiet šādas darbības:
Python
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
Pēc tam jūs redzēsit saiti, noklikšķiniet uz saites, pēc tam atļaujiet piekļuvi, nokopējiet uznirstošo kodu un ielīmējiet to sadaļā Ievadiet autorizācijas kodu:. Tagad, lai redzētu visus datus savā Google diskā, jums ir jāveic šādas darbības:
Python
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Failu augšupielāde pakalpojumā Google Colab
Failu hierarhija pakalpojumā Google Colab
Varat arī redzēt failu hierarhiju, noklikšķinot uz> augšējā kreisajā stūrī zem vadības pogām (CODE, TEXT, CELL).
Lejupielādējiet failus no Google Colab
Pieņemsim, ka vēlaties lejupielādēt failu_name.csv. Failu var iekopēt savā Google diskā (datu mapē ir jāizveido datu mape Google diskā), izpildot šo:
Python
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
>
Fails tiks saglabāts datu mapē ar nosaukumu pārdēvēts_faila_nosaukums.csv. Tagad jūs varat tieši lejupielādēt no turienes, vai arī varat vienkārši atvērt failu hierarhiju, un ar peles labo pogu noklikšķinot tiks parādīta lejupielādes opcija. Lejupielādēt Jupyter piezīmju grāmatiņu: Noklikšķiniet uz Fails nolaižamajā izvēlnē augšējā kreisajā stūrī. Izvēlieties lejupielādēt .ipynb vai lejupielādēt .py
Failu lejupielāde no Google Colab
Kopīgojiet Jupyter piezīmju grāmatiņu: Varat koplietot savu piezīmju grāmatiņu, pievienojot citu personu e-pasta adreses vai izveidojot koplietojamu saiti.
Kopīgojiet Jupyter piezīmju grāmatiņu pakalpojumā Google Colab
Kopīgojiet Google colab piezīmju grāmatiņu
Secinājums
Visbeidzot, Google Colab izceļas kā daudzpusīga un pieejama Python kodēšanas platforma.
char uz veselu java
Google Colab — bieži uzdotie jautājumi
Vai Google Colab ir paredzēts tikai Python?
Papildus Python, Google Colab atbalsta arī citas valodas, izmantojot piezīmjdatora vidi, tostarp R un Julia.
Vai pierakstīties pakalpojumā Google Colab?
Lai pierakstītos pakalpojumā Google Colab, atveriet Colab vietni, noklikšķiniet uz Pierakstīties augšējā labajā stūrī un piesakieties ar sava Google konta akreditācijas datiem.