前言

一、Colab限额、提供的GPU类型

二、Colab的使用步骤（如何使用免费GPU资源）

1、添加Colaboratory

2、新建Colab、连接GPU、挂载Google Driver

3、项目上传文件并运行

三、快速下载/上传Google Drive文件的方法（利用MultiCloud）

四、其他相关技巧

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、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。

二、Colab的使用步骤（如何使用免费GPU资源）

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

1、添加Colaboratory

进入 Driver 官网后，登录成功。点击左上角新建，选择关联更多应用并且安装Colaboratory。

2、新建Colab、连接GPU、挂载Google Driver

如图所示新建Jupyter笔记本。（刚安装的可能看不见，刷新一下即可）

连接到GPU

点击左侧修改->笔记本设置->选择GPU。

设置好后，在右侧会显示具体的设备信息

如果需要修改文件名，可点击左上角文件名修改：

挂载Google Driver：

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）

可以点击左侧图标加载（下图），也可利用代码加载。（注意：点击图标加载可以实现打开文件自动加载）

代码加载（成功出现“Mounted at /content/drive”表示挂载成功）：

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

3、项目上传文件并运行

项目代码上传

推荐在谷歌云盘里上传项目（因为可以直接将本地项目直接以文件夹的形式拖进来上传）。在云盘里建立好文件路径，直接托进来即可。

项目代码运行

上传代码后，输入以下命令即可进入项目文件的工作路径

%cd /content/drive/MyDrive/0深度学习代码运行/3D_CNN
# 注意这里在非交互环境下，需要加上 % 才可以进入该路径
# 这里的 %cd /content/drive/MyDrive/ 是必须的。后面是你在谷歌云盘里的项目路径

也可以通过以下代码导入工作路径

# 上传文件后执行以下代码就可以了
import sys
sys.path.append('/content/drive/MyDrive/0深度学习代码运行/3D_CNN')
# 0深度学习代码运行/3D_CNN是你自己的工作路径

在进入项目的工作路径之后，就可以直接输入python 1.py运行代码了

!python train.py
# 这里在非交互下，需要加上 ! 才可以成功执行

代码编辑

在云盘里右键需要编辑的py文件，选择打开方式里的Texe Editor即可编辑。（如果没有，选择关联更多应用里面安装即可）

三、快速下载/上传Google Drive文件的方法（利用MultiCloud）

MultiCloud: 无需下载和安装，在网页登录即可将文件上传到云盘或下载到计算机上，支持30多种云盘。

该平台的免费传输流量是每月5G，超出是需要购买的。

使用步骤：

1、注册并登录MultCloud。点击进入MultCloud | 最好的免费跨网盘文件传输管理器

2、点击右侧栏'Add Cloud'并选择'Google Drive'。

3、选择要下载的文件’Download'。

四、其他相关技巧

查看显卡驱动

# 查看显卡驱动
!/opt/bin/nvidia-smi

多个命令使用&&连接，如果遇到换行记得加\

!cd /content/drive/MyDrive/3DCNN && \
pip list

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。

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。）

也可以直接在指令前面加上“ ! ”运行。

查看操作系统版本

!lsb_release -a

利用Google Colab免费使用GPU服务器详细攻略相关推荐

【Google Colab】使用手册、教程；使用 Google Colab 免费使用 python 服务器
Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果.它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行. Colabora ...
组装服务器详细攻略,深度学习服务器组装经验过程分享
描述本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程,从 CPU.GPU.主板.电源.机箱等的选取到部件的安装,再到服务器的设置,可谓面面俱到.作者指出,组装者首先要弄清自己的需求,然后根据预算做出合 ...
GPU服务器租用阿里云和腾讯云对比以及学生GPU按量付费攻略
学生如何选择GPU服务器?哪家GPU服务器?腾讯云GPU服务器和阿里云GPU对比,GPU服务器可以选择按量付费计费模式,用的时候创建一台按量GPU实例,不用的时候释放掉,这样比较划算.腾讯云百科来详细 ...
Google Colab 免费GPU 教程
Google Colab 免费GPU 教程近日google的交互式工具Colaboratory推出GPU支持的版本,支持免费的Tesla K80,可以使用Keras.Tensorflow和Pytor ...
Colaboratory：手把手教你使用Google免费的云端IDE进行深度学习(免费的GPU加速)的详细攻略
Colaboratory:手把手教你使用Google免费的云端IDE进行深度学习(免费的GPU加速)的详细攻略目录 Colaboratory简介 Colaboratory使用步骤 (1).首先登陆谷 ...
8.8.8.8，Google推出免费DNS解析服务器
8.8.8.8,Google推出免费DNS解析服务器 Google今天又给了我们一个惊喜,并沉重的打击了OpenDNS:他们刚刚宣布向所有的互联网用户提供一组快速,安全并且完全免费的DNS解析服务器, ...
Cloud Computing：基于无影云电脑利用Python语言实现绘制“可爱小老虎”虎年快乐及无影云电脑简介、应用场景、使用体验(五步快速上手)分享图文教程之详细攻略
Cloud Computing:基于无影云电脑利用Python语言实现绘制"可爱小老虎"虎年快乐及无影云电脑简介.应用场景.使用体验(五步快速上手)分享图文教程之详细攻略目录无 ...
TF之Windows：Windows系统下设置Tensorflow运行方式为GPU加速运行的详细攻略
TF之Windows:Windows系统下设置Tensorflow运行方式为GPU加速运行的详细攻略目录软件环境 1.第一步安装好CUDA软件程序 2.第二步安装好tensorflow-gpu库 ...
Windows：利用各种小工具查看自己电脑上的CPUGPU型号、个数、详细参数等不同方法的详细攻略
Windows:利用各种小工具查看自己电脑上的CPU&GPU型号.个数.详细参数等不同方法的详细攻略导读本文章以Windows10系统为例,利用各种小工具查看自己电脑上的CPU&G ...

利用Google Colab免费使用GPU服务器详细攻略

前言

一、Colab限额、提供的GPU类型

二、Colab的使用步骤（如何使用免费GPU资源）

1、添加Colaboratory

2、新建Colab、连接GPU、挂载Google Driver

3、项目上传文件并运行

三、快速下载/上传Google Drive文件的方法（利用MultiCloud）

四、其他相关技巧

利用Google Colab免费使用GPU服务器详细攻略相关推荐

最新文章

热门文章