colab使用指南（一）-切换路径/运行文件/从github中拷贝/网页文件下载/解压

最新推荐文章于 2025-05-11 14:21:49 发布

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本文详细介绍了如何在Google Colab中挂载并使用Google Drive，包括更改运行目录、执行Notebook文件、从GitHub复制代码、下载网页文件、解压缩文件等关键步骤。

1.将colab运行目录切换到Google Drive上

from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive')
%cd /gdrive/My\ Drive/Disable\ Object\ Detection\ Systerm

2.运行目录中代码

%run datasetbuild.ipynb

3.从github拷贝代码到当前目录下

!git clone https://github.com/JameyWoo/myDataSet.git

4.网页文件下载

!wget https://www.google.com/images/branding/googlelogo/1x/googlelogo_color_272x92dp.png

5.解压文件

! unzip train2014.zip

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【colab】02-切换目录

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【Colab配置与使用】Colab挂载google云盘、上传压缩文件并解压、查看GPU、命令行使用、永久安装包

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一个colab pro（50r/月）和一个google one会员（硬盘空间不够时需要，最低充100G）执行了代码后，记下弹出的数字，那是intervalId，当想停止这段代码的执行时，只需要执行。Ctrl+Shit+i 或者 F12（查看网页源码），点击console。网址https://drive.google.com/，登录谷歌云盘。直接将压缩包拉到colab中（记得是zip格式）之前好像要授权码复制粘贴，现在可以直接登陆了。成功之后目录里有MyDrive。在修改-笔记本设置选项里。

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1.Google Drive 集成：你可以通过挂载 Google Drive，将文件和文件夹保存到云端，实现持久化存储2.多文件支持：你可以在一个 Notebook 中操作多个文件或文件夹，例如：克隆整个 GitHub 存储库（包含多个文件和文件夹）。下载并解压 ZIP 文件（如 Huggy 环境），管理多个文件。3.管理多个文件和文件夹在 Colab 中操作：!!!压缩文件夹并下载：!

Google Colab训练数据集教程

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一般情况下，先将我们本地的项目上传到github，然后在colab里面git clone我们的项目：比如： !git clone https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing.git 然后cd到我们的目录文件夹下面。对于数据集的下载，可以使用wget，然后使用tar解压， !wget http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.

用google colab复现复现 awesome-3dgs/colabs 项目中的内容（特别是 2DGS.ipynb 文件）

最新发布

07-10

要在 Google Colab 中复现 `awesome-3dgs` 项目中的 `2DGS.ipynb` 文件内容，需要确保环境配置、依赖项安装和数据集准备等步骤都正确执行。以下是一个完整的指南来帮助完成该任务。 ### 环境配置与依赖安装首先，需要在 Google Colab 中安装必要的 Python 库以及 CUDA 工具，因为 `2DGS.ipynb` 可能依赖于 PyTorch 和一些用于 3D 高斯溅射（Gaussian Splatting）的自定义库。可以通过以下代码片段进行安装： ```python # 安装基础依赖 !pip install torch torchvision torchaudio !pip install jupyter notebook ``` 如果项目中使用了特定版本的库或框架，例如 `PyTorch3D` 或 `kornia`，则需要额外安装这些库及其依赖项： ```python # 安装 PyTorch3D（如果需要） !pip install pytorch3d # 安装 kornia（如果需要） !pip install kornia ``` 此外，`awesome-3dgs` 项目可能包含自定义编写的模块，通常位于项目的子目录中，例如 `submodules/` 或 `utils/`。为了运行这些模块，可以将它们作为包导入，或者直接复制到 Colab 的工作目录中： ```python import sys sys.path.append('/content/awesome-3dgs') ``` ### 数据集准备运行 `2DGS.ipynb` 之前，需要准备好相应的数据集。如果数据集不在 GitHub 仓库中，则需要手动上传到 Google Colab 的 `/content/` 目录下。可以使用以下命令下载数据集（假设数据集托管在一个公共 URL 上）： ```python !wget -O dataset.zip http://example.com/path/to/dataset.zip !unzip dataset.zip -d /content/dataset/ ``` 如果数据集较大，建议将其上传至 Google Drive，并通过挂载 Google Drive 来访问： ```python from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') ``` 然后将数据集放置在 `/content/drive/MyDrive/` 下的某个文件夹中，并通过相对路径访问。 ### 运行 2DGS.ipynb 文件由于 Google Colab 支持直接从 GitHub 加载 `.ipynb` 文件，因此可以直接加载并运行 `2DGS.ipynb` 文件。以下是具体步骤： 1. **克隆仓库**：使用 Git 命令将整个 `awesome-3dgs` 项目克隆到 Colab 环境中。 ```bash !git clone https://github.com/example/awesome-3dgs.git ``` 2. **切换工作目录**：进入 `colabs` 子目录，找到 `2DGS.ipynb` 文件。 ```bash %cd /content/awesome-3dgs/colabs ``` 3. **运行 Jupyter Notebook**：虽然 Colab 本身不支持交互式 Jupyter 笔记本界面，但你可以逐个单元格运行代码，或者将整个 `.ipynb` 文件转换为 `.py` 脚本并运行： ```bash !jupyter nbconvert --to script 2DGS.ipynb !python 2DGS.py ``` ### 可视化与结果展示 `2DGS.ipynb` 文件可能涉及图像渲染或 3D 可视化操作。Colab 提供了对 Matplotlib 和 Plotly 的内置支持，可以直接在笔记本中显示图像和图表。如果涉及到 OpenGL 渲染或其他高级图形功能，可能需要额外配置虚拟显示环境，如使用 `Xvfb` 或 `pyvirtualdisplay`： ```python !apt-get install -y xvfb !pip install pyvirtualdisplay from pyvirtualdisplay import Display display = Display(visible=0, size=(1400, 900)) display.start() ``` 随后，任何 GUI 操作都可以在虚拟显示器上运行，而不会导致错误。 ### 总结通过以上步骤，可以在 Google Colab 中成功运行 `awesome-3dgs` 项目中的 `2DGS.ipynb` 文件，并复现其结果。关键在于正确配置依赖环境、处理自定义模块以及管理数据集路径。此外，对于复杂的可视化需求，应提前设置好虚拟显示环境以避免渲染问题。