google colab连接谷歌云盘

在做深度学习项目时，我们一定会需要一个服务器，有时候因为条件限制没有服务器，可以用google的colab来跑我们的程序，它最大的特点是有GPU支持，型号Tesla P100-PCIE-16GB GPU

那如何使用colab呢

1.使用谷歌云盘

如果第一次使用，需要在：我的云端硬盘—>更多—>关联更多应用中关联Google Colaboratory，我这里已经关联过了，如图

2.在云盘中新建一个文件夹，作为我们一个项目的文件夹，在文件夹中上传需要的数据集等一些文件

比如我的一个文件夹：

3.colab连接谷歌云盘

点击：我的云端硬盘—>更多—>Google Colaboratory，就可以新建一个colab

点击：连接—>连接到托管代码程序

可以在代码执行工具—>更改运行时类型，选择是否使用GPU/TPU

此时，要想访问云盘中的文件，我们还需运行三段代码

首先，连接云盘

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

运行过程会有两次出现网址和密码框，点击链接，按照网页中的要求执行，最后会出现一段代码，将这段代码复制到colab的密码框中并回车，最后执行成功是这样的：

其次，将云盘的目录导入colab

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

此时colab左侧的目录栏会出现drive目录，这个就是我们云端硬盘的目录
最后，进入我们要运行的项目的目录

import os
os.chdir("drive/XXX")

XXX替换成自己项目目录的名称即可
至此，我们就可以在colab中访问云端硬盘的目录、文件，使用GPU运行自己的程序

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