訓練你的模型是解決機器學習中耗費時間和成本最高的部分。 在GPU上訓練您的模型可以讓您的速度提升接近40倍，需要2天時間并將其轉化為幾個小時。 但是，這通常會花錢購買您的錢包。

有一天我偶然發現了一個叫做Google Colab的偉大工具。 我將Colab描述為Jupyter筆記本的谷歌文檔。 Colab旨在成為機器學習項目合作的教育和研究工具。 偉大的部分是，它永遠是完全免費的 。

沒有設置使用它。 我甚至不需要登錄。 （我已經登錄到我的谷歌帳戶）

最好的部分是，你可以無限供應12小時連續訪問k80 GPU，這是非常強大的功能。 （12小時后你會斷開連接，但你可以多次使用它）

我希望我們的重點是針對GPU和Colab的特定訓練，因此筆記本電腦非常光禿禿的骨頭。

第一步是下載筆記本電腦 （或您選擇的其他筆記本電腦）

然后，轉到Google Colab ，登錄到您的Google帳戶（或者創建一個，如果您以某種方式將它變成現實，而沒有一個）

選擇File > Upload notebook... ：

上傳您下載的筆記本電腦：

選擇Runtime > Change runtime type ：

然后選擇GPU ：

現在你應該可以運行你的筆記本電腦了。 唯一的區別是最后的最后一部分。 如果你想通過瀏覽器下載你的模型或任何其他文件，你可以使用他們的Python庫：

從google.colab導入文件 files.download（ “PATH / TO / FILE”）

最后的想法

這是一篇相當短的文章，但希望它結束??了在可憐的小舊筆記本電腦上每天數次訓練模型或在AWS賬單上丟棄大量

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在Google的GPU上永远免费训练您的机器学习模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。