一、Colab网站介绍

Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。可以在Colab官网 上直接新建代码文件并运行，Colab 在云端提供了预配置的Python环境，免费的GPU和TPU资源，这有助于加速计算密集型任务，如深度学习模型的训练。

二、Colab分配GPU/CPU/TPU

点击右上角分配，分配服务器资源。

输入!nvidia-smi，可以查看被分配的详细配置：

三、常用的指令和技巧

1. 代码执行： 在单元格中编写代码，按Shift+Enter执行。可执行Python代码，查看输出和绘图等。

2. 新建单元格： 在工具栏中点击”+”图标或使用快捷键Ctrl+M B（在命令模式下）添加新单元格。

3. 运行所有单元格： 在工具栏中点击”运行时”，选择”全部运行”来运行所有单元格。

4. 运行选定单元格： 选定单元格后，点击工具栏中的播放按钮或使用快捷键Shift+Enter来运行选中的单元格。

5. 切换单元格类型： 将单元格切换为代码单元格或Markdown单元格，可使用快捷键Ctrl+M Y（切换到代码）和Ctrl+M M（切换到Markdown）。

6. 保存和导出： 使用文件菜单中的保存或下载选项，可以将笔记本保存在Google云端硬盘或导出为.ipynb文件。

7. 挂载Google Drive： 使用以下代码挂载Google Drive，以便访问云端存储的数据。

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

8. 安装库： 使用pip命令安装所需的Python库。

!pip install library_name

9. 查看文件列表： 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。

!ls

10. 查看GPU信息： 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。

!nvidia-smi

11. 帮助文档： 在代码后面加上”?”可以查看函数的帮助文档。

help(function_name)

12. 查看当前目录路径： 使用以下代码查看当前工作目录路径。

import os print(os.getcwd())

13. 上传文件： 使用以下代码上传本地文件到Colab环境。

from google.colab import files uploaded = files.upload()

14. 下载文件： 使用以下代码从Colab环境下载文件。

from google.colab import files files.download('file_name')

15. 设置运行时类型： 在”运行时”菜单中选择”更改运行时类型”，可以设置虚拟机的硬件和配置选项。