Google Colab

最新推荐文章于 2025-03-28 19:46:29 发布

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文章标签： tensorflow 深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_51797359/article/details/126311873

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文章目录

1.前言
2.安装TensorFlow和pytorch
- 2.1安装CPU版本TensorFlow
- 2.2安装GPU版本TensorFlow和pytorch
3.在Colab中加载文件/数据

1.前言

直接输入Google Colab或者点击链接: Google Colab
首先得先登录谷歌账户，注册的时候大部分都会遇见无法验证手机号的问题，只需要我们将浏览器的的语言先设置成英文即可，设置成功后记得打开浏览器重启

2.安装TensorFlow和pytorch

2.1安装CPU版本TensorFlow

安装TensorFlow
!pip install tensorflow
检查是否已经安装
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

2.2安装GPU版本TensorFlow和pytorch

首先更改运行时的类型

安装GPU版本的tensorflow
!pip install tensorflow-gpu

查看tensorflow的版本
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

查看是否有GPU
tf.config.list_physical_devices('GPU')

列出所有的本地机器设备
from tensorflow.python.client import device_lib
local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
print(local_device_protos)

Colab免费版和pro会员版对应的设备

安装pytorch
!pip install torch
确认是否安装成功
import torch
torch.cuda.is_available()
查看GPU的数量
torch.cuda.device_count()
torch.cuda.get_device_name(0)
查看指定GPU的容量
torch.cuda.get_device_capability(0)
查看GPU的内存使用情况
!nvidia-smi

3.在Colab中加载文件/数据

3.1从本地导入数据

点击左侧文件夹图标中的上传文件即可

下载之后，就可以访问文件夹，并通过一系列的指令，对文件夹里的内容进行操作

3.2从Google Drive导入

Google Drive类似于百度云盘，是在云上存储数据
有免费版有付费版
适用场景：
1、本地资源有限，就可以将下载下来的数据集存到Google Drive
2、需要在不同机器上运行，存储在云端更容易访问

进入Google Drive官网

直接在本地电脑将我们想要的文件夹上传就可以
再返回到Google Colab，点击左边的文件夹图标
连接到自己的Google账户之后，就可以访问文件夹，并通过一系列的指令，对文件夹里的内容进行操作

3.3导入kaggle网站提供的数据集

登录kaggle官网
点击右侧的个人账户
在本地电脑的下载里面就可以看到一个json文件
接下来我们返回Google Colab

首先安装好kaggle库
!pip install -q kaggle
然后导入文件
from google.colab import files
files.upload()
创建文件夹来保存之前下载的json文件
!mkdir ~/.kaggle
再通过cp命令复制json文件到指定的路径下
!cp kaggle.json ~/.kaggle/
再修改json文件的权限确保后续操作能够正常进行，600是指拥有者可以读写，其他人不能读写，777是所有人都可以读写
!chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json
列出kaggle提供的所有数据集
!kaggle datasets list