白嫖Google Colab GPU进行深度学习模型训练

最新推荐文章于 2025-06-16 16:21:13 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
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本文介绍了如何在Google Colab上设置GPU运行时，提供免费GPU资源进行深度学习模型训练的步骤，并给出代码示例。通过调整运行时类型，导入TensorFlow库，检查GPU可用性，加载数据，定义模型，训练和评估模型，实现深度学习训练。同时提醒用户注意会话时间和资源释放。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Google Colab是一种基于云端的Jupyter笔记本环境，提供免费的GPU和TPU资源，使得学生党能够充分利用这些资源进行深度学习模型的训练。本文将介绍如何在Google Colab上白嫖GPU，并提供相应的代码示例。

首先，我们需要登录Google账号，并访问Google Colab网站（https://colab.research.google.com ↗）。在网站上点击“新建笔记本”按钮，即可创建一个新的笔记本。

接下来，我们需要设置笔记本的运行时类型为GPU。点击笔记本页面顶部的“运行时”选项卡，然后选择“更改运行时类型”。在弹出的对话框中，选择“GPU”作为硬件加速器，并点击“保存”。

一旦设置完毕，我们就可以开始编写代码并进行深度学习模型的训练了。以下是一个简单的示例，展示了如何在Google Colab上使用白嫖的GPU进行模型训练：

import tensorflow as tf

# 检查GPU是否可用
if
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学生党 白嫖之GPU Google colab 训练深度学习模型
qq_44717594的博客
11-30 4144
白嫖GPU之Google colab 前言：本人是一名穷且孤单的大学秃头生，跟着老师学习的是计算机视觉领域，学习目标检测到目标跟踪已经有一年的时间了，大多数都是在做论文阅读，很少有机会去实战（因为穷，买不起好的电脑，租不起服务器，实验室也不给资金哈哈哈）。直到近日我才偶然在某站上了解到了白嫖GPU的神器google colab，并且成功实现了yolov5口罩检测的训练（实测，很快，啊！） 写此博客以做记录和分享！ Google Chrome准备 我们所用的google colaboratory以及googl
使用谷歌Colab(Colaboratory)免费GPU训练自己的模型及谷歌网盘无限容量(Google drive)申请教程
TW的博客
08-30 1万+
谷歌的colab(Colaboratory)是谷歌为全世界学术研究者免费提供GPU算力的项目，目前能够提供的显卡包括K80、Tesla T4、Tesla P100 PCIE-16GB等用于深度学习加速训练的专业级显卡，可以免费使用12h，12h后自动断开服务器连接，也可以付费成为Clab Pro用户，每月9.99刀，折合下来只要七八十元，使用时间相对免费版宽裕一些，但是连接的时间长了还是会被限额，以下是我使用Colab的一个简单教程，从头开始。结合谷歌网盘的无限容量可以实时将训练好的模型保存到谷歌网盘，避免
Google Colab使用笔记之VGG模型在cifar10数据集下的深度学习训练（持续更新中）
wait1ess的博客
05-11 2941
参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/zzk1995/article/details/54292859 https://blog.youkuaiyun.com/wsLJQian/article/details/78411044 https://blog.youkuaiyun.com/u010899985/article/details/81836299 https://cloud.tencent.com...
（新手向）从零开始使用Colab进行机器/深度学习详细教程
qq_38736504的博客
06-04 3万+
（新手向）从零开始使用Colab进行机器/深度学习详细教程什么是Colab如何使用ColabColab的几种使用方式像Jupyter Notebook一样使用如何使用GPU加速如何使用Colab跑我们的程序 疫情期间只能在家实习，用笔记本做简单的机器学习还能勉强凑合，深度学习随便训练个模型要跑几天几夜。不过如果我们使用Google Colab的GPU资源，什么电脑都可以玩深度学习啦！ 什么是Col...
Google Colab使用教程（附带MINST案例）
sggrafaf的博客
03-12 1万+
如上文所说，Google Colab是谷歌免费提供的Jupyter笔记本环境，那么每次关闭该环境，服务器会自动将之前的所有操作进行清除，若不使用Google Driver，则每次都需要上传数据集和代码，大大浪费了时间，因此使用该云盘，和Colab进行链接操作，在使用Colab的时候可以调用网盘的数据。由于是免费提供的，因此该算力也有限制，即每周最多使用三十小时左右（大概，官方也没有公布限额，这是动态资源），同时单次运行不能超过12小时，同时若使用用户过多的情况下不一定能使用上。
【自我提升】Yolov5使用云端GPU训练模型（谷歌免费版和AutoDL收费版对比）
習習君的博客
07-07 4140
继我前几篇Yolov5系列的博客后，来填一个云端训练数据的坑。我公司电脑只能使用CPU训练模型，很拉跨。我自己的笔记本虽然支持GPU，但是运行起来很卡，而且稍微设置设置大一点轮数和批次，就会报当前磁盘内存空间不足。按照网上的方法试了，然而没什么效果，硬件不好就是不好。废话不多说，正片开始！免费版和收费版各有千秋，白嫖的限制太大了。
Google Colab 无敌详细使用教程
热门推荐
Sciws的博客
05-13 8万+
目录 什么是Google Colab 谷歌云盘（Google Driver） 一、使用Colab进行训练 1.数据集的上传 2、预训练权重的上传 3.深度学习网络的上传 二、打开Colab并配置环境 1、笔记本的创建 2、环境的简单配置 3、深度学习网络的下载 4、数据集的复制与解压 5、保存路径设置 三、开始训练 1、标注文件的处理 2、训练文件的处理 3、保存周期的设置 4、开始训练 四、Colab 断线怎么办？ 1、防掉线措施 2、完了还是掉线呀？...
在谷歌Colab上使用免费GPU云端训练YOLOV8模型
keng7063的博客
12-02 2498
在谷歌Colab上使用免费GPU云端训练YOLO模型，十分方便！本人的电脑显卡是3050，大一点的数据集再加上大一点的模型，训练100多轮需要几个小时，电脑温度急剧上升，风扇嘎嘎响。盘也开始爆红，程序运行会借用部分外存作为虚拟内存使用，最初用C盘，经常爆红和pycharm闪退，后来换了个盘，情况有所好转。但终究还是觉得放在云端训练更加无感，比较好。
CTPN深度学习文本检测白嫖谷歌python运行
03-08
标题中的"CTPN深度学习文本检测白嫖谷歌云端虚拟GPU"指的是使用深度学习技术，特别是CTPN（Connected Component Proposals Network）模型进行文本检测，并在谷歌云的免费GPU资源上运行这一过程。CTPN是一种基于深度...
白嫖，深度学习利器Google Cloab
既往不恋未来不迎
07-11 3298
  当下最火的领域莫过于人工智能了，不管是深度学习、大数据等都立足于庞大的数据，这就导致对算力要求较高，换一句话说就是对GPU要求高。然后对很多人而言，电脑配置是达不到要求的，特别是对广大学生党而言。但是有了Google Cloab，问题就简单许多。只需要一个能上网的电脑和一个谷歌账号就能跑模型了。下面就来介绍一下 1. 基本操作 ...
使用google云GPU服务器免费训练模型(薅羊毛)
qq_42951805的博客
07-31 3722
简介 Google Colab是一个云端Jupyter 笔记本环境，它是完全免费的，唯一的限制条件是需要挂个梯子，毕竟是谷歌的东西。 使用方式 1.创建Colaboratory 在谷歌云盘中新建中选择更多——>Google Colaboratory建立一个Jupyter文件。 创建文件 文件概况 2.基本使用 此文件中的基本命令使用与Jupyter相同，但是它还支持dos命令，只需要加上!前缀即可： !pwd !ls !pip install pyqt5 此运行环境本质上是一个lin
Google Colab免费GPU大揭晓：超详细使用攻略
艰难困苦，玉汝于成。
03-14 2万+
Google Colab是一个基于云端的免费Jupyter笔记本环境，可供用户创建、分享、运行Python代码和机器学习模型。Google Colab是一个免费的基于云端的Jupyter笔记本环境，由Google提供。它提供了一个方便的平台，使用户可以创建、分享和协作编写Python代码和机器学习模型。
深刻理解深度学习的注意力机制Attention
superfreeman的专栏
06-13 877
特点说明全局建模可以一次性看全句所有词并行计算不像 RNN 要一个个处理，可以并行聚焦关键自动抓住关键内容易扩展可堆叠、可组合，非常灵活Attention 就是让模型学会“聚焦重点”的机制，就像你看书时自动划重点一样，它能帮助模型更聪明地理解输入数据的结构和语义。
基于深度学习的异常检测系统：原理、实现与应用
qq_74383080的博客
06-12 1472
深度学习技术在异常检测领域展现出显著优势，能够自动识别复杂数据中的异常模式。本文系统介绍了基于深度学习的异常检测方法，重点阐述了自编码器、LSTM等模型的实现原理，并提供了完整的代码示例。通过金融欺诈检测案例，验证了该系统95%以上的检测精度。文章指出，相比传统统计方法，深度学习能够更好地处理高维数据，且在实时监控方面表现突出。未来，随着技术发展，智能化异常检测系统将创造更大应用价值。
基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建
qq_74383080的博客
06-14 795
本文系统介绍了基于深度学习的智能图像分类系统构建方法。首先阐述了图像分类的基本概念及其在安防、自动驾驶、医疗等领域的应用。重点讲解了卷积神经网络（CNN）技术及数据增强、迁移学习等关键方法，并以ResNet模型为例提供了详细的代码实现，包括数据准备、模型训练与优化的完整流程。最后通过电商平台商品分类案例展示了95%以上准确率的实际应用效果。文章为计算机视觉领域的图像分类任务提供了从理论到实践的全面指导，并展望了深度学习技术在该领域的未来发展前景。
AI重构光芯片未来！深度学习设计衍射波导登Nature子刊，性能超越传统方案
m0_75133639的博客
06-16 314
加州大学团队在《Nature Communications》发表突破性研究，提出基于深度学习的通用衍射波导设计框架。该技术通过优化级联衍射表面的相位分布，克服传统波导在材料色散、多功能集成等方面的局限，实现了92%以上的耦合效率和99.4%的能量效率。实验验证表明，该设计可灵活实现导光、模式滤波等功能，且具有波长普适性。这一成果为光通信、AR/VR等领域带来革新，有望成为下一代光子系统的核心引擎。
深度学习：张量标量概念、PyTorch张量创建、类型转换等
sulin123123的博客
06-12 1200
前一篇文章介绍了PyTorch概念，此次介绍PyTorch的。
深度学习02 pytorch框架
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步骤:导包,创建数据,数据分批,创建模型,创建损失函数对象用于计算损失值,创建SGD优化器对象更新后续模型参数,训练模型并计算预测值和损失值,使用梯度下降逐渐减少损失值,最后得出权重w与偏差值b.torch.Tensor(data=, size=()) 既能指定数据,又能指定形状。使用arange,linspace,创建线性张量,使用rand,randn,randint创建随机或整数张量。
深度学习——迁移学习(Transfer Learning)
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迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它允许我们将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务中。就像人类能够将学习骑自行车的经验应用到学习骑摩托车上一样，迁移学习让AI模型也能实现类似的"经验迁移"。传统机器学习方法通常假设训练数据和测试数据来自相同的分布，并且每个任务都是独立学习的。而迁移学习打破了这一限制，使得知识可以在不同但相关的领域间传递。迁移学习已成为现代AI系统开发的核心技术之一，它通过利用已有知识来解决新问题，大幅降低了AI应用的门槛。
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