前言
Google Colab是一个基于云端的免费Jupyter笔记本环境，可供用户创建、分享、运行Python代码和机器学习模型。
一、Google Colab介绍
Google Colab是一个免费的基于云端的Jupyter笔记本环境，由Google提供。它提供了一个方便的平台，使用户可以创建、分享和协作编写Python代码和机器学习模型。以下是Google Colab的主要特点和功能：
- 免费：Google Colab是免费的，无需购买任何硬件或软件。
- 云端运算：Google Colab使用Google的云端计算机，使用户能够在云端上运行代码，而不必担心自己的电脑性能和存储空间。
- Jupyter笔记本：Google Colab基于Jupyter笔记本，使用户可以创建和运行Python代码，以及撰写说明文档、添加图表等。
- GPU支持：Google Colab提供GPU加速，可加速深度学习和机器学习任务的运行。
- 与Google Drive集成：Google Colab与Google Drive集成，可以直接在Google Drive中创建和保存笔记本，并与其他用户共享。
- 代码协作：Google Colab支持多人协作，多个用户可以同时编辑同一个笔记本，使得团队合作更加高效。
- 代码分享：Google Colab可以将笔记本转换为可分享的HTML或PDF格式，方便与他人分享代码和结果。
总之，Google Colab是一个方便、免费、强大的云端Jupyter笔记本环境，非常适合Python编程和机器学习任务。
二、Colab限额、提供的GPU类型
Colab限额：Colab能够免费提供资源的原因之一是它采用了动态限额，随时变化以满足用户需求，但无法保证资源的供应或无限供应（单次最长12小时，自动断开连接）。因此，总体使用量限额、空闲超时时长、虚拟机最长生命周期、可用GPU类型等都可能不时变化，Colab也不会公布这些限额，因为它们会快速变化。如果用户希望获得更高、更稳定的使用量限额，可以订阅Colab Pro。
提供的GPU类型： Colab 中的可用 GPU 类型是动态变化的，通常包括 Nvidia K80、T4、P4 和 P100。
三、Colab的使用步骤
Google Colab 支持挂载 Google Drive，方便存储文件。因此，我建议您直接使用 Google Drive 登录，以便更轻松地进行文件存储。 Google Driver官网
3-1、添加Colab
- 左上角新建，选择关联更多应用并且安装Colaboratory。
3-2、新建Colab、连接GPU、挂载Google Driver、上传文件
- 如图所示新建Jupyter笔记本
-
连接到GPU
1、先确定右侧显示RAM和磁盘，我的是已经连接，如果未连接，点击会出现连接到托管的运行时
2、之后点击左侧修改->笔记本设置->选择GPU。
-
挂载Google Driver：
1、为什么要挂载Google Driver：如果没有挂载Google Driver（Google 云端硬盘），则下载的文件只会暂时存在（即下次打开时，下载在Jupyter NoteBook的文件就不见了），初始阶段，左侧只有sample_data一个文件夹，当使用代码挂载Google Driver后，左侧出现driver文件夹，只要我们的文件放在driver后，文件就不会消失了（下次打开的时候需要再次使用代码挂载Google Driver）
2、代码：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
-
上传文件： 直接点击新建-》上传文件就可以上传到云端硬盘啦。
3-3、查看显卡驱动
# 确定自己是否在GPU环境下，如果输出gpu则证明在
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()
# 查看显卡驱动
!/opt/bin/nvidia-smi
3-4、导入自定义模块
# 上传文件后执行以下代码就可以了
import sys
sys.path.append('/content/gdrive/yourdirectory')
3-5、路径问题（注意）
- 初始路径为/content，使用!pwd命令查看（白嫖版无小黑窗，多少有点不太习惯，充钱版小黑窗运行命令超级慢，慎重！）
- 每次执行完命令都会回到初始/content，如下图所示，每次都要重新进入路径里，如下所示：
# 拷贝Bi-SimCut的项目
!cd /content/drive/MyDrive && git clone https://github.com/gpengzhi/Bi-SimCut
# 安装二进制包
!cd /content/drive/MyDrive/Bi-SimCut/fairseq/ && pip install --editable ./ -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
- 多个命令使用&&连接，如果遇到换行记得加\
!cd /content/drive/MyDrive/Bi-SimCut && \
mkdir -p checkpoint/iwslt14_de_en_bid_simcut_alpha3_p005 && \
mkdir -p log/iwslt14_de_en_bid_simcut_alpha3_p005 \
3-6、管理会话
- 点击RAM旁边的倒三角，查看资源，管理会话。
- 如果有正在运行的，而且不在使用的GPU会话记得及时关掉，因为个人额度是有限的。所以只要在模型训练时开启GPU模式，其他情况使用None即可。
3-7、界面按钮详解
3-8、交互指令
交互指令：用!bash 开启交互指令，输入exit退出。（不用开小黑窗口啦！唯一的缺点是输入的命令不显示，得点一下才可以显示。）
3-9、安装需求包
# 先从其他环境把包输出到requirements.txt文件里。
!pip install -r requirements.txt
结尾彩蛋
考虑到Colab免费gpu有上限，且动态调整不可控，所以如果大家想要更稳定一些，有一个揽睿星舟平台，也可以薅羊毛，现在A100、3090等gpu都有库存，按量计价，新用户力度比较大。感兴趣的可以试试这里 。
参考文章：
Google Colab免费GPU 超详细使用教程.
Colab使用教程（超级详细版）及Colab Pro/Pro+评测.文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-437764.html
总结
那就去吃烧烤吧！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-437764.html
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