作者：Towards AI Team
这篇文章教你如何使用 Google Colab，更好地利用免费资源。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
Google Colab 的好处在于，不需要任何配置就能直接上手使用，并提供免费的 GPU，你可以和任何人共享实时代码、数学公式、数据可视化结果、数据处理、数值模拟、机器学习模型等各种项目。
本文将介绍如何用 Python 使用 Google Colab，以及一些 Colab 使用技巧。
项目地址：https://github.com/towardsai/tutorials/tree/master/google_colab_tutorial
为什么大家都爱 Colab
Colab 的优点包括：
- 提供了免费的 Jupyter notebook 环境；
- 带有预安装的软件包；
- 完全托管在谷歌云上；
- 用户无需在服务器或工作站上进行设置；
- Notebook 会自动保存在用户的 Google Drive 中；
- 提供基于浏览器的 Jupyter notebook；
- 完全免费，且提供 GPU 和 TPU（Pro 用户可以使用更多资源，但需要付费）；
- 支持 Python 2 和 Python 3；
- 提供两种硬件加速器：GPU 和 TPU。
第一步：启动 Google Colab
我们可以使用 Colab 在 Web 浏览器上直接运行 Python 代码，使用指南：https://mktg.best/d7b6u。
启动窗口随之打开，弹窗中提供了多项功能：
它提供了创建 notebook 以及从不同来源上传和选择的选项，比如 GitHub、Google Drive 或本地计算机。
从 GitHub 上传 Notebook
我们可以使用项目 URL，或者搜索组织和用户等方法，直接从 GitHub 上传 Python 代码。
使用 URL 的步骤上传项目的步骤如下图所示：
- 启动 Google Colab
- 从弹框中选择 GitHub 这一项。
输入 GitHub 项目 URL 并搜索以获取代码
将完整代码一键上传到 Google Colab notebook
同样地，用户可以通过按名称、日期、所有者或者修改日期过滤保存的 notebook，直接从 Google Drive 上传代码。
从 Kaggle 上传数据
从 Kaggle 生成 API Token
来自 Kaggle 的数据可以直接上传到 Colab，不过这需要 Kaggle 的 API Token 才能完成数据导入，步骤如下：
- 打开 Kaggle
- 转至「我的账户」
- 向下滚动到「API」部分
- 如果需要，先单击「Expire API Token」以删除先前的 token
- 点击「Create New API Token」，生成一个新的 token 并下载一个名为「kaggle.json」的 JSON 文件
- 「kaggle.json」文件包含用户名和密钥，如下所示：
从 Kaggle 上传数据的步骤
将「kaggle.json」文件保存在本地计算机上。
安装 Kaggle 软件包：
!pip install -q kaggle导入包：
from google.colab import files上传本地文件「kaggle.json」：
files.upload()
检查 Colab notebook 是否与 Kaggle 正确连接：
!kaggle datasets list
从 Kaggle 下载任意比赛数据：
!kaggle competitions download -c competitive-data-science-predict-future-sales
Kaggle 数据将在 Colab 中下载和上传，如下所示：
从 Google Drive 中读取文件
Colab 还提供从 Google Drive 读取数据的功能。
导入包
import globimport pandas as pdfrom google.colab import drive挂载 Google Drive
drive.mount('/gdrive')这一步要求填写 Google Drive 的授权码：
- 授权码输入框
- 单击链接并生成授权码
- 从 Google Drive 读取 CSV 文件
file_path = glob.glob("/gdrive/My Drive/***.csv")for file in file_path:
df = pd.read_csv(file)
print(df)
将运行时硬件加速器设置为 GPU
Google Colab 提供免费的 GPU 硬件加速器云服务。在机器学习和深度学习中需要同时处理多个计算，高性能 GPU 的价格很高，但非常重要。
GPU 通过并行化提供优秀的性能，可在一次调用中启动数百万个线程。尽管与 CPU 相比，GPU 的 clock speed 较低，且缺少多核管理功能，但 GPU 的表现通常比 CPU 好。
在 Colab 中设置 GPU 硬件加速器
设置步骤如下：
- 选择 Runtime → Change runtime type
- 在弹出窗口中选择「GPU」
检查 Colab 中 GPU 的详细信息
导入重要的包
import tensorflow as tffrom tensorflow.python.client import device_lib检查 GPU 加速器
tf.test.gpu_device_name()
检查用于 GPU 的硬件
device_lib.list_local_devices()
使用 GPU 的代码示例
在未选择运行时 GPU 的情况下检查可用 GPU 的数量，使其设置为「None」。
import tensorflow as tfno_of_gpu = len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))print("Total GPUS:", no_of_gpu)
硬件加速器为 None，因此 GPU 数量的值为 0。
将运行时硬件加速器设置为 GPU：
import tensorflow as tfno_of_gpu =len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))print("Total GPUS:", no_of_gpu)
硬件加速器为 GPU，因此 GPU 数量值为 1。
在 GPU 上执行张量乘法：
try:
with tf.device('/device:GPU:1'):
tensor1 = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
tensor2 = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
result = tf.matmul(tensor1, tensor2)
print(result)
except RuntimeError as exception:
print(exception)
张量乘法结果。
将 GitHub repo 复制到 Google Drive
GitHub repo 代码可以复制和存储到 Google Drive 中，具体步骤如下：
挂载 Google Drive
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
进入 Google drive，创建目录「project」。
%cd gdrive/My Drive/mkdir project%cd project/
复制 GitHub repo，例如：
!git clone https://github.com/saniyaparveez/youtube_video_type_prediction.git
检查复制的项目
!ls
Colab 魔法
Colab 提供许多有趣的 trick，包括多个可以执行快速操作的命令，这些命令通常使用 % 作为前缀。
Colab 魔法命令列表
%lsmagic
本地目录
%ldir
获取 Notebook 历史
%historyCPU 时间
%time
系统运行多久？
!uptime
展示可用和已用的内存
!free -hprint("-"*100)
展示 CPU 产品规格
!lscpuprint("-"*70)
列出所有运行虚拟机进程
%%shecho "List all running VM processes."ps -efecho "Done"
在 HTML 中嵌入文本
%%html<marquee>Towards AI is a great publication platform</marquee>设计 HTML 格式
#@title Personal Details#@markdown Information.Name = 'Peter' #@param {type: "string"}Age = 25 #@param {type: "slider", min: 1, max: 100}zip = 1234 #@param {type: "number"}Date = '2020-01-26' #@param {type: "date"}Gender = "Male" #@param ['Male', 'Female', 'Other']#@markdown ---print("Submitting the form")print(string_type, slider_value, number, date, pick_me)print("Submitted")
在 Google Colab 中生成 HTML 格式。
单元格执行输出
绘图
Google Colab 还可用于数据可视化。以下代码和图展示了 Google Colab 对一个以上多项式的绘图，Y = X³+X²+X。
x = np.arange(-10,10)y = np.power(x,3)y1 = np.power(x,3) + np.power(x,2) + xplt.scatter(x,y1,c="red")plt.scatter(x,y)
以下代码和图用于生成热图：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport seaborn as snslength = 10data = 5 + np.random.randn(length, length)data += np.arange(length)data += np.reshape(np.arange(length), (length, 1))sns.heatmap(data)plt.show()
Google Colab 中的 TPU
Google Colab 使用 TPU（张量处理单元）进行 Tensorflow 图上的加速。TPU 是谷歌开发的、专为神经网络机器设计的 AI 加速器专用集成电路 (ASIC)。
TPU 具备优秀的 teraflop 配置、浮点运算性能等。每个 TPU 的计算能力达到每秒 180 万亿次浮点运算（180 teraflops），拥有 64 GB 的高带宽内存。
在 Colab 中设置 TPU
在 Google Colab 中设置 TPU 的步骤如下：
运行时菜单 → 更改运行时
选择 TPU 硬件加速器
确认在 TPU 硬件加速器上运行
这需要 TensorFlow 包。以下代码和实现可以确认 Colab 是否设置 TPU 加速器：
import tensorflow as tf
try:
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print('Running on TPU', tpu.cluster_spec().as_dict()['worker'])
except ValueError:
print('Exception')
如果 TPU 未设置成功，则代码会报错。
结论
Google Colab 是一种 Jupyter notebook 环境，通过执行基于 Python 的代码来构建机器学习或深度学习模型。Google Colab 完全免费（pro 版除外），并提供 GPU 和 TPU 硬件加速器，易于使用和共享。
本文列举了 Google Colab 的使用技巧，希望能够帮助大家更好地利用 Google Colab 资源。
资源
- Google colab 实现：https://colab.research.google.com/drive/1ymIYzFg4Q7iBjnTut31aBqPHgOpkjHYD?usp=sharing
- Github repository：https://github.com/towardsai/tutorials/tree/master/google_colab_tutorial
参考文献
[1] Google Colab, https://colab.research.google.com/
[2] Python 2 Deprecation, Google Colab, Google, https://research.google.com/colaboratory/faq.html#python-2-deprecation
[3] Machine Learning Algorithms for Beginners with Code Examples in Python, Pratik Shukla, Roberto Iriondo, Towards AI, https://towardsai.net/p/machine-learning/machine-learning-algorithms-for-beginners-with-python-code-examples-ml-19c6afd60daa
[4] Project Jupyter, https://jupyter.org/
[5] Google Colab, FAQ, https://research.google.com/colaboratory/faq.html
