Google Colab簡介

Google Colaboratory是谷歌開放的一款研究工具，主要用于機器學習的開發和研究。這款工具現在可以免費使用，但是不是永久免費暫時還不確定。Google Colab最大的好處是給廣大的AI開發者提供了免費的GPU使用！GPU型號是Tesla K80！你可以在上面輕松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。

官方教程

新手指引：https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d
常見問題：https://research.google.com/colaboratory/faq.html

官方給出的新手指引當中已經給出了前期配置、常見軟件和庫的安裝等方法。大家憑借官方教程可以基本入門Colab，但如果想更加自如地在Colab上跑通自己的代碼，可能還需要更多的學習。

我寫的這篇教程結合了官方給的資料和網上其他小伙伴的經驗，希望對剛接觸Colab的童鞋有所幫助: )（我自己使用Colab的時間其實不長，文中如果有錯誤的地方還望大家指正~）

基本操作

認識Google Colab

依賴平臺：Google Drive

Colab需要從Google Drive（谷歌云盤）進入。為了方便整理，我先在Google Drive中創建了一個新文件夾"Colab"。

創建新文件夾"Colab"

然后，我們在"Colab"文件夾中新建一個Colab項目，如圖所示：

新建Colab項目

注意：首次創建Colab項目需要點擊“關聯更多應用”，添加“Colaboratory”應用。

創建完項目之后我們就可以進入Colab的主界面了。

現在，我們就可以在代碼框中輸入一些代碼。這里注意，如果我們直接輸入代碼，系統會當作是Python代碼執行。例如我們輸入：

a = 1
print(a)

運行之后輸出框中會打印出"1"。

而如果我想執行系統命令，需要在命令前加感嘆號!。例如我們輸入：

！ls

執行后輸出框中會顯示當前目錄下的所有文件夾。是不是很像Linux下的命令行操作哈哈！

其實我們在Colab中連接的云端的那臺虛擬機正是使用的Ubuntu操作系統，我們可以將自己在Colab中的一切操作看作是在用命令行控制云端的那臺Ubuntu虛擬機。你可以用它來直接跑代碼，也可以使用一些系統命令（我們后面要安裝第三方軟件都需要借助一系列的系統命令）。看到這有沒有感覺自己瞬間多了一臺電腦~

前期配置

1. 修改筆記本環境

我們每新建一個Colab項目，先對筆記本環境進行配置，選擇是Python2還是Python3，是否使用GPU。（其中Python2是2.7版本，Python3是3.6版本）

筆記本設置

修改完后點擊保存。

2. 安裝必要的包和軟件

在代碼段中輸入以下代碼：

!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() 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} 

運行代碼，運行中會提示輸入驗證碼，點擊程序給出的網址進行驗證即可。

3. 掛載Google Drive

其實完成前面的操作我們就可以在Colab中敲寫代碼或者輸入一些系統命令了，但是我們現在連接的虛擬機是和Google Drive脫離的，也就是說我們跑的程序無法使用谷歌云盤里的文件，這就非常受限制了。所以我們一般需要將谷歌云盤看作是虛擬機中的一個硬盤掛載，這樣我們就可以使用虛擬機輕松訪問谷歌云盤。
掛載Google Drive代碼：

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

掛載完后在虛擬機中會多出一個文件夾"drive"，我們可以用!ls命令查看。

安裝深度學習平臺

在官方教程中已經有Keras、Tensorflow、Pytorch的安裝方法，我平時使用Pytorch比較多，所以這里只給出Pytorch的安裝代碼。

!pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.3.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl torchvision 

我這里安裝的是0.3.1的版本，大家可以根據自己的需要調整版號。

安裝完后輸入import pytorch沒有報錯，基本上就是安裝成功了。

到此，我們介紹完了Colab中的基本操作，我們現在可以在Colab中跑一些簡單的代碼了。但這顯然還不夠，下面我將介紹一些進階操作以及舉例說明如何在Colab中跑自己寫好的.py文件。

進階操作

更改工作目錄

在Colab中cd命令是無效的，切換工作目錄使用chdir函數。

import os
os.chdir("drive")

執行以上代碼，當前工作目錄會進入到drive文件夾下。我們再使用!ls命令會發現系統輸出的是drive文件夾下的目錄。

回到上級目錄：os.chdir('../')

安裝Java8

有的第三方Python庫可能需要依賴Java或是其他軟件才能運行，有了前面的介紹，我們就可以在Colab中安裝Java8了，其他復雜的軟件安裝也可以參考Java8的安裝步驟進行安裝。

0. Colab前期配置（前面已經說了，這里不重復說啦）

1. 添加ppa

!add-apt-repository ppa:webupd8team/java --yes
!apt-get update

注意：--yes這個小操作很關鍵，如果我們不在那句代碼中加入后綴--yes，系統會給出這樣的信息：

程序會卡在這個地方，讓你輸入回車繼續安裝或者Ctrl-C結束安裝。但是Colab中不支持用戶在程序運行過程中與命令行進行交互，我們沒辦法將回車鍵輸給命令行，所以需要提前在代碼中就告訴系統我們在后面的選擇中選'yes'。

這個小技巧在Colab中會被經常用到。

2. 安裝oracle-java-installer

!echo oracle-java8-installer shared/accepted-oracle-license-v1-1 select true | /usr/bin/debconf-set-selections
!apt-get install oracle-java8-installer

和步驟一中同樣的道理，第一句代碼是為了提前告訴系統我們同意 oracle 的服務條款，否則安裝程序會因為無法彈出協議窗口而自動停止。

到這里我們就正式地開始下載并安裝Java了，Colab下載各種東西的速度都很快，不用擔心網速的問題~

3. 設置系統默認jdk

!update-java-alternatives -s java-8-oracle

4. 測試Java是否安裝成功

!java -version
!javac -version

系統正確輸出Java版本即表示安裝成功。

5. 查看Java的安裝路徑

Java是安裝完了，但是我們有時候還需要在代碼中聲明Java的安裝路徑才能調用Java。如何找到Java的安裝路徑呢？大家可以參考下面這篇文章：
https://www.cnblogs.com/oxspirt/p/6294754.html

例如我查找到的安裝路徑是：/usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/bin/java

運行自己的代碼

好了，各種準備工作都做好了，我們如何在Colab上直接運行自己寫好的代碼呢？其實很簡單，就跟在自己電腦上一樣，使用命令!python XXX.py就可以了！詳細步驟如下：

1. 將.py文件和其它必要的文件上傳到Google Drive

上傳速度很快，不用擔心網速問題~

2. 將工作目錄切換到.py文件所在目錄

import os
os.chdir('drive/Colab/Your project folder')

不放心的話切換完之后用!ls命令看一下是不是到了指定目錄下。

3. 運行代碼

!python XXX.py

4. 注意事項

• Linux系統下文件路徑使用'/'而不是'\'

• 如果需要記得在代碼里聲明第三方軟件或庫的路徑，例如我在使用Stanford Parser工具的時候，聲明模型和Java的路徑：

# 添加stanford環境變量  （content是系統根目錄下的一個文件夾）
os.environ['STANFORD_PARSER'] = '/content/drive/Stanford_NLP/jars/stanford-parser.jar'
os.environ['STANFORD_MODELS'] = '/content/drive/Stanford_NLP/jars/stanford-parser-3.9.1-models.jar' # 添加Java環境變量 os.environ['JAVAHOME'] = "/usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/bin/java" 

總結

1. 可以把Colab看成是一臺帶有GPU的Ubuntu虛擬機，只不過我們只能用命令行的方式操作它。你可以選擇執行系統命令，亦或是直接編寫運行python代碼。

2. 掛載完Google Drive，會在虛擬機里生成一個drive文件夾，直接將Google Drive當成是一塊硬盤即可。訪問drive文件夾里的文件，就是在訪問你的Google Drive里的文件。

3. Colab最多連續使用12小時，超過時間系統會強制掐斷正在運行的程序并收回占用的虛擬機。（好像再次連接到虛擬機后，虛擬機是被清空的狀態，需要重新配置和安裝庫等等）

4. ?

好了，Google Colab的使用方法就先介紹到這里了，筆者也是剛接觸不久，發現國內介紹Colab的博文還是少了點，所以寫下了這篇教程與大家分享。文中若有問題之處，還請大家多多包涵，可以在評論區指出我的錯誤，互相學習: )

參考資料

官方教程
官方FAQ
https://www.cnblogs.com/smiler/p/6939913.html
https://www.cnblogs.com/oxspirt/p/6294754.html

作者：Caria_W
鏈接：https://www.jianshu.com/p/000d2a9d36a0
來源：簡書
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Google Colab——用谷歌免费GPU跑你的深度学习代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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