【colaboratory】谷歌colab挂载硬盘使用

使用谷歌的工具colaboratory可以在云端进行ML模型的训练,模型参数可以在云端保存、复用。(需要富强)

整体思路就是先把谷歌的云盘挂载到colab上,挂载以后切换到挂载的硬盘,再使用python将工作路径切换到你想要的文件夹,之后就可以在当前文件夹运行python,实现模型训练与保存。

1 挂载谷歌云盘

进入谷歌云端硬盘,在主页我的云端硬盘右键》更多》关联更多应用,搜索colaboratory(全拼)点击关联。

关联后如图:
在这里插入图片描述

点击colaboratory创建ipython文件:
在这里插入图片描述

  • 先点击修改》笔记本设置》选择python3,GPU保存。
  • 点击右边连接,连接到云服务器。可以看到分配的RAM和硬盘,每次运行都会重新分配,所以不要长时间无操作,不然下次重新分配需要再重新执行之前的程序。

点击代码在模块中复制下面代码:

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get 
### Google Colab 使用指南 #### 创建并启动Colab环境 为了使用Google Colaboratory (简称Colab),可以在Google Drive云端硬盘中创建一个新的Colab文件,这实际上是一个基于Web的交互式笔记本平台,类似于Jupyter Lab[^1]。 #### 获取硬件加速资源 对于那些寻求利用强大计算能力的人来说,除了提供传统的CPU支持之外,Colab还特别提供了免费访问GPU的机会,并且最近也开始供应免费的TPU给用户用于机器学习模型训练等任务[^2]。 #### 防止自动断开连接 为了避免因长时间无操作而导致会话被终止的情况发生,可以采取特定措施来保持活动状态。一种方法是在浏览器开发者控制台执行JavaScript代码片段以模拟鼠标移动;另一种更简便的方式则是通过安装专门设计用来维持网络活跃度的小工具或脚本[^3]。 #### 文件系统挂载与路径设置 当需要读取存储于个人Google Drive中的数据集或其他资源时,可以通过`drive.mount()`函数轻松完成驱动器的挂载工作。之后改变当前工作目录至目标位置以便后续处理: ```python import os from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') os.chdir('/content/drive/MyDrive/AILearning') # 替换为实际存在的自定义文件夹路径 ``` [^5] #### Shell命令集成 如果在编写Python程序的过程中涉及到一些Linux shell指令的应用场景,则可以直接在单元格前加上感叹号(!)符号来进行调用,无需离开编辑界面就能实现诸如文件管理、环境配置等功能[^4]。 ```bash !ls -lha /path/to/directory/ ```
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