如何在Colab中“白嫖”gpu资源（附使用MMdet推理示例）

Google Colab简介

当今，深度学习已经成为许多人感兴趣的话题，Google Colab（全称为Google Colaboratory）是Google推出的一个强大的云端 notebook，为开发者提供了一个免费的、轻便的云端开发环境，无需安装任何软件，只需要一个浏览器就可以运行。

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在Google Colab中，你可以轻松地创建、编辑和共享Jupyter notebook，其中包括Python代码和文本单元格。 Colab还提供了一个丰富的Python库，使得数据科学家和研究人员可以使用常见的数据科学工具和库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和TensorFlow等。

Colab的优点不仅在于其易用性，还在于其提供的GPU和TPU加速，这使得模型训练速度大大加快，尤其是在处理大规模数据集时，Colab的GPU和TPU支持将显著提高训练效率。此外，Colab还允许我们将 notebook与Google Drive集成，可以轻松地保存和共享notebook、数据集和训练模型。

除了这些功能，Colab还可以与GitHub集成，使我们可以直接从Colab加载GitHub存储库中的 notebook，这大大简化了GitHub上协作的流程。此外，Colab还支持与Google Cloud的连接，可以轻松地将notebook与Google Cloud Storage、BigQuery等云端服务进行集成，从而轻松地管理和共享数据集和模型。

总的来说，Google Colab是一个强大、灵活且易于使用的云端开发环境，为数据科学家和机器学习工程师提供了一个快速、高效的工具，使他们能够轻松地构建、测试和优化模型，以便更好地理解和应用机器学习技术。

如何白嫖GPU

在Google Colab中，可以通过以下步骤免费使用GPU：

  1. 打开一个新的Colab notebook或打开一个已有的 notebook。
  2. 点击菜单栏中的“修改”（Edit）按钮，选择“ notebook设置”（Notebook settings）。
  3. 在弹出的窗口中，将“硬件加速器”（Hardware accelerator）的选项从“无”（None）改为“GPU”，然后点击“保存”（Save）按钮。
  4. Colab会为你分配一个免费的GPU，并将其绑定到你的 notebook中。你可以在 notebook中使用以下代码来检查是否成功地连接到GPU：
import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("GPU is available")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("GPU is not available")

如果你成功连接到了GPU，那么上述代码将输出“GPU is available”。

注意，在Colab中，每个用户都有一个配额限制，即每个用户每次只能使用12个小时的GPU时间。如果你使用的是免费账户，则你的GPU性能可能会受到一定的限制。如果你需要更多的GPU时间或更强的GPU性能，你可以考虑使用Google Cloud Platform或其他云服务提供商提供的云GPU实例。

除了上述方法，还可以在Colab中使用以下代码来查看可用的GPU资源：

!nvidia-smi

这将显示当前可用的GPU资源，包括GPU型号、内存使用情况等。

如果你想在Colab中使用PyTorch来训练模型，可以使用以下代码将模型转移到GPU上：

import torch

# 检查GPU是否可用
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
else:
    device = torch.device("cpu")

# 定义模型
model = MyModel()

# 将模型转移到GPU上
model.to(device)

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 将数据转移到GPU上
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        
        # 将梯度归零
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播
        output = model(data)

        # 计算损失
        loss = criterion(output, target)

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

在上述代码中，我们首先检查GPU是否可用，然后将模型和数据转移到GPU上。我们还定义了优化器和损失函数，并使用GPU进行训练。注意，我们在每个迭代周期中都需要将数据转移到GPU上，并在优化器的step()方法中更新参数。

最后，当你完成训练后，记得将模型转移到CPU上进行推断或保存模型。你可以使用以下代码将模型转移到CPU上：

model.to("cpu")

试试MMDet

OpenMMLab是一个由香港中文大学推出的开源深度学习工具库，包含了许多现代计算机视觉领域的重要工具和模型，如物体检测、语义分割、人脸识别等。在Google Colab上使用OpenMMLab，可以方便地进行计算机视觉方面的研究和开发。

下面是在Colab上使用OpenMMLab中MMDet的步骤：

  1. 在Colab中创建一个新的Python 3笔记本。
  2. 安装必要的依赖项和OpenMMLab：
!pip install torch torchvision
!pip install mmcv-full==latest+torch1.9.0+cu111 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
!pip install mmdet
  1. 导入OpenMMLab模块：
import mmcv
from mmdet.apis import inference_detector, init_detector, show_result_pyplot
  1. 下载并初始化预训练模型：
!wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco_20200229-4c4fc3ad.pth
config_file = 'https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/configs/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco.py'
device = 'cuda:0'
model = init_detector(config_file, 'fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco_20200229-4c4fc3ad.pth', device=device)
  1. 加载图像并进行预测：
img = mmcv.imread('https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/demo/demo.jpg')
result = inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model, img, result)

通过上述步骤，我们就可以在Colab上轻松使用OpenMMLab进行计算机视觉研究和开发。在Colab的云端环境中，由于可以使用GPU或TPU加速，以及与Google Drive和Google Cloud的集成，使得处理大型数据集变得更加方便和高效。

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通过上述步骤，我们就可以在Colab上轻松使用OpenMMLab进行计算机视觉研究和开发。在Colab的云端环境中，由于可以使用GPU或TPU加速，以及与Google Drive和Google Cloud的集成，使得处理大型数据集变得更加方便和高效。