Colab使用流程

本文介绍了Google Colab的使用流程,包括设置后端硬件、挂载Google Drive。挂载时需先点击蓝色链接获授权码完成两次验证,再挂载谷歌云盘并可利用代码切换工作目录。此外,Colab类似虚拟机,操作与Linux常规操作一致,左侧有常用功能实例。

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

Google Colab使用流程

设置后端硬件

代码执行程序->更改运行时类型->硬件加速器->GPU

挂载Google Drive

授权

!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 -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

点击蓝色的链接,获得授权码,填入空格,完成验证(两次).

挂载Google Drive

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

挂载谷歌云盘,命名为gdrive.
利用下面的代码切换工作目录:

import os
path = "你想切换目录的路径" 
os.chdir(path)

备注

Colab相当于Google给我们提供了一个虚拟机,里面的操作与Linux的常规操作一致.另外,左侧代码段部分提供常用功能的实例.

### Google Colab Pro 使用指南 Google Colab Pro 是由 Google 提供的一种高级订阅服务,旨在为用户提供更强大的计算能力和更高的性能需求。以下是关于如何使用 Colab Pro 的一些关键点: #### 订阅方式 用户可以通过访问官方网址来注册并订阅 Colab Pro[^2]。具体地址为:[https://colab.research.google.com/signup](https://colab.research.google.com/signup)。 #### 主要功能增强 相比于标准版的 Colab,Pro 版提供了更强的硬件支持以及更长时间的会话持续时间。这使得它非常适合处理复杂的机器学习模型训练或其他高性能计算任务。 #### 设置与启动 一旦完成订阅流程之后,在使用上并没有太多额外复杂之处;只需像平常一样打开一个新的或者已有的 Notebook 文件即可享受升级后的资源配置和服务水平[^3]。 #### 编写和执行代码示例 下面是一个简单的 Python 脚本例子展示如何利用这些改进来进行高效运算操作: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D from tensorflow.keras.models import Sequential model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), Flatten(), Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train = x_train[..., None]/255. x_test = x_test[..., None]/255. history = model.fit(x=x_train, y=y_train, validation_split=0.1, epochs=5) test_scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) print('Test Loss:', test_scores[0]) print('Test Accuracy:', test_scores[1]) ``` 此脚本定义了一个用于手写数字识别的基础卷积神经网络(CNN),并通过 MNIST 数据集对其进行训练评估过程演示。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值