[转]深度学习-搭建Colab环境

Google Colab(Colaboratory) 是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab 在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的 GPU 和 TPU 资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。

一、Colab网站介绍

Google Colab(Colaboratory) 是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。可以在Colab官网上直接新建代码文件并运行,Colab 在云端提供了预配置的Python环境,免费的GPU和TPU资源,这有助于加速计算密集型任务,如深度学习模型的训练。


二、Colab分配GPU/CPU/TPU

点击右上角分配,分配服务器资源。

输入 Python 代码:

!nvidia-smi

可以查看被分配的详细配置:


三、常用的指令和技巧

代码执行: 在单元格中编写代码可以按 Shift+Enter 执行,能够执行 Python 代码,查看输出和绘图等。

新建单元格: 在工具栏中点击 + 图标或使用快捷键 Ctrl+M B(在命令模式下)添加新单元格。

运行所有单元格: 在工具栏中点击 "运行时",选择”全部运行”来运行所有单元格。

运行选定单元格: 选定单元格后,点击工具栏中的播放按钮或使用快捷键Shift+Enter来运行选中的单元格。

切换单元格类型: 将单元格切换为代码单元格或 Markdown 单元格,可使用快捷键 Ctrl+M Y(切换到代码)和 Ctrl+M M(切换到 Markdown)。

保存和导出: 使用文件菜单中的保存或下载选项,可以将笔记本保存在 Google 云端硬盘或导出为 .ipynb 文件。

挂载 Google Drive: 使用以下代码挂载 Google Drive,以便访问云端存储的数据。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

安装库: 使用pip命令安装所需的Python库。

!pip install library_name

查看文件列表: 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。

!ls

查看GPU信息: 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。

!nvidia-smi

帮助文档: 在代码后面加上”?”可以查看函数的帮助文档。

help(function_name)

查看当前目录路径: 使用以下代码查看当前工作目录路径。

import os print(os.getcwd())

上传文件: 使用以下代码上传本地文件到Colab环境。

from google.colab import files uploaded = files.upload()

下载文件: 使用以下代码从Colab环境下载文件。

from google.colab import files files.download('file_name')

设置运行时类型: 在”运行时”菜单中选择”更改运行时类型”,可以设置虚拟机的硬件和配置选项。


四、Colab的优势

下面简要列举了一些Colab的优势:

  • 免费的计算资源

    • Colab提供了免费的云端计算资源,让你无需购买昂贵的硬件,就能在云端完成深度学习和数据科学的任务。
    • 无需花费时间和金钱在本地配置庞大的计算环境,Colab为用户提供了免费的计算能力。
  • 便捷的数据存储和共享

    • Colab与Google Drive紧密集成,使得数据的存储和共享变得非常方便。你可以轻松地导入和保存数据,而无需担心本地存储的限制。
    • 在Colab中,你可以直接访问Google Drive中的文件,使得数据管理更加灵活。
  • 简化的环境配置

    • Colab预装了许多常用的深度学习框架(如TensorFlow和PyTorch)和数据科学库,让你能够迅速导入所需的工具。
    • 无需手动安装和配置这些软件,你可以直接专注于你的任务,提高工作效率。
  • GPU和TPU的加速支持

    • Colab支持GPU和TPU的加速,让你能够更高效地处理大规模数据和复杂模型。
    • 这对于深度学习任务来说至关重要,而Colab为用户提供了免费的GPU和TPU资源,让你能够在云端快速训练模型

对于我自己来说,之所以选择使用Colab,主要还是因为现在GPU资源太贵了,动不动大几万。。网上看了很多按小时付费的云GPU,还没有尝试过,下次尝试完,我会继续做新的总结。


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作者:Damon小智
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41793160/article/details/135877067
版权声明:本文为作者原创文章,转载请附上博文链接!
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<think>嗯,用户明确要求学习龙龙老师的PyTorch教程,这属于框架学习类问题。根据引用内容,龙龙老师是新加坡国立大学助理研究员,课程在Udemy平台售价399元,特点是案例驱动、实战性强。 用户可能是编程或AI方向的学习者,从"快速上手""初学者"等关键词看,可能是入门级用户。深层需求应该是寻找系统化且易理解的PyTorch学习资源,尤其关注实践环节。需要重点突出课程优势:自动求导演示(引用3)、矩阵运算(引用4)、广播机制(引用5)等实战内容。 特别注意引用1和2的冲突:引用1显示平台是Udemy,引用2却出现优快云订阅信息。经核查,优快云页面可能是推广链接,最终跳Udemy,需在回答中明确主平台避免混淆。另外,用户未提及预算,但课程属付费内容,需提前说明价格。 补充建议部分考虑用户可能需要的配套资源:PyTorch官方文档作为补充,GitHub代码库增强实践。最后生成相关问题覆盖课程结构(是否包含CNN/RNN)、基础要求(数学水平)、认证价值等实用维度。</think>以下是关于龙龙老师(龙良曲)的PyTorch深度学习教程的详细信息及学习建议: ### 📚 课程核心信息 1. **课程名称** `深度学习与PyTorch入门实战教程` 2. **讲师背景** 新加坡国立大学助理研究员,实战经验丰富(引用[^1][^2])。 3. **平台与价格** - **主平台**:Udemy(国际课程平台) - **价格**:¥399.00(常有优惠活动) - **其他渠道**:优快云程序员学院可订阅(引用[^2])。 4. **课程特点** - ✅ **案例驱动教学**:通过代码实战讲解核心概念 - ✅ **自动求导机制**:详细演示`autograd.grad()`等关键操作(引用[^3]): ```python y = a**2 * x + b * x + c grad = autograd.grad(y, [a, b, c]) # 求a,b,c的偏导 ``` - ✅ **张量运算精讲**:涵盖广播机制(Broadcasting)、矩阵运算规则(引用[^4][^5]) - ✅ **多维数据处理**:如4D张量`(batch, channel, height, width)`的运算原理 --- ### 🚀 高效学习路径建议 1. **基础准备** - 需掌握Python基础及线性代数(矩阵运算、导数) - 安装PyTorch 1.8+ 环境(支持自动求导等新特性) 2. **重点章节推荐** | 章节 | 关键技术点 | 应用场景 | |---------------|---------------------------|----------------------| | 自动求导 | `requires_grad`、梯度链式法则 | 神经网络反向传播 | | 张量操作 | Broadcasting、`view()`重塑 | 数据预处理 | | 模型搭建 | `nn.Module`自定义层 | CNN/RNN模型实现 | | 实战项目 | 图像分类/时序预测 | 工业级应用开发 | 3. **避坑指南** - **广播机制规则**(引用[^5]): - 从维度尾部对齐,需满足:`维度相等 或 其中一个为1 或 维度不存在` - ❌ 错误案例:`x.shape=(5,2,4,1)` 与 `y.shape=(3,1,1)` 不兼容(第3维2≠3且非1) --- ### 🌟 学习资源扩展 1. **配套工具** - **PyTorch官方文档**:[https://pytorch.org/docs](https://pytorch.org/docs) - **课程代码库**:GitHub搜索"深度学习与PyTorch入门实战"(龙良曲维护) 2. **免费补充资源** - PyTorch官方教程(含Colab在线实验) - 优快云精选免费技术文章(搜索"龙良曲 PyTorch") > 💡 **提示**:课程在Udemy购买后永久有效,建议关注限时折扣(常低至¥199),可通过优快云推广页跳(引用[^2])。 --- ### ❓相关问题 1. PyTorch的广播机制(Broadcasting)在哪些场景容易引发错误?如何调试? 2. 龙龙老师的课程是否包含Transformer等现代模型实战? 3. 学习该课程需要多高的数学基础?是否有预备知识模块? 4. Udemy课程与国内平台(如网易云课堂)的PyTorch课相比优势何在? 5. 课程结业项目是否提供企业认可的认证证书? > 引用说明:课程信息综合自讲师官方说明及平台公开资料[^1][^2],代码示例引用课程核心知识点[^3][^4][^5]。
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