使用Google Colaboratory部署深度学习项目

本文详细介绍了如何使用Google Colaboratory来部署深度学习项目。首先,需要创建Google云端硬盘账号并上传项目文件。接着,通过云端硬盘关联Google Colab,创建并运行ipynb文件。在设置中启用GPU硬件加速器。每次重启项目时,需要安装库,切换到项目目录,并启动项目执行。

一、创建一个Google云端硬盘账号

二、在Google云端硬盘中创建一个新文件夹,并将你的深度学习项目上传到这个新文件夹中

三、在Google云端硬盘上将目录切换到新创建的项目文件夹,在当前文件夹中右键点击空白处会显示一个目录,选择"更多",点击"Google Colaboratory",创建你的项目运行ipynb文件
:如果没有"Google Colaboratory"这一选项,则选择"关联更多应用",搜索该应用进行关联,关联成功后,重新打开云端硬盘或者刷新,防止网页更新缓慢,应用"Google Colaboratory"一直显示不出来的问题

四、在你创建的ipynb文件中选择"修改",点击"笔记本设置",将硬件加速器设置为"GPU"

五、程序运行
:每次重新打开ipynb文件运行项目时,都要进行以下几步:

1.安装必要的库和授权:

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

2.进入当前项目目录(我这里新创建的项目文件夹是BERT):

cd /content/drive/My\ Drive/BERT

3.运行项目(比如运行bert语言表征模型):

!python 2run_pretraining.py \
  --bert_config_file="pretrain_model/bert_config.json" \
  --data_dir=data \
  --input_file="data_ch/train.tf_record" \
  --output_dir="output/" \
  --init_checkpoint="pretrain_model/bert_mo
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