问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
图片来自Unsplash上的Reza Rostampisheh 当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型...现在，你可以在免费的特斯拉K80 GPU上，使用Keras、Tensorflow和PyTorch，使用谷歌Colab开发深度学习应用程序。...建立在Jupyter笔记本的顶部。 从谷歌Colab开始吧 ?...改变工作目录 6.在谷歌Colab中运行Tensorboard LOG_DIR = 'tb_logs' !...python run.py 10.重启谷歌Colab 结论 谷歌Colab没有使用Jupyter笔记本，而是为您提供了一个云系统，这样您就可以远程地与其他开发人员共享文件。
我将向您展示如何使用Google Colab，这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab，您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 感谢KDnuggets！...我很高兴地宣布这篇博客文章被选为2018年2月的KDnuggets Silver Blog！在KDnuggets上阅读此内容。 ? image.png 什么是Google Colab？...image.png 由于Colab正在开发您自己的Google云端硬盘，我们首先需要指定我们可以使用的文件夹。我在Google云端硬盘上创建了一个名为“ app ” 的文件夹。...image.png 我创建了一个空的“app”文件夹 创建新的Colab笔记本 通过右键单击>更多> Colaboratory创建新笔记本 ?...运行 现在，您可以在Google Colab中运行Github repo。 ? image.png 一些有用的提示 1.如何安装库？ Keras !
您将在左侧窗格中看到“我的驱动器”选项卡。现在，在其中创建一个文件夹，比如Colab Notebooks。 步骤c....您已经在Colab上创建了您的第一个笔记本? 2. 为笔记本设置GPU加速器 在笔记本中，选择Runtime > Change runtime type。将弹出一个窗口。...图像来自changedetection.net 将数据集上传到Colab有几种选择，但是，我们在本教程中考虑两个选项；首先，我们上传到GitHub并从中克隆到Colab，其次，我们上传到Google云端硬盘并直接在我们的笔记本中使用它...您可以选择任一选项 a 或选项 b 如下： 步骤a. 从GitHub克隆 让我们将数据集克隆到创建的笔记本上。在您的笔记本中运行： !...创建一个从Colab加载数据的函数。
微调意味着采用一个已经在大数据集上训练过的模型，然后只使用你想要在其上使用的特定类型的数据继续对它进行训练。...和在原始教程中一样，你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写的权限，然后将模型保存到 Google 驱动器中，以便从以后的脚本重新加载。...使用这个模型的一个很大的好处是，与 GPT-2 类似，研究人员已经在我永远无法获得的超大型数据集上预先训练了网络。...id=1Z-sXQUsC7kHfLVQSpluTR-SqnBavh9qC ），下载最新的评论，生成一批候选回复，并将它们存储在我的 Google 驱动器上的 csv 文件中。...我也在 Google Drive 上共享了一个文件夹（https://drive.google.com/drive/folders/1a2MhIqL6jvyJ-3bGCXAweLbYtNXSUei7?
Colab特别适合机器学习、数据科学和教育。...它基于Jupyter Notebook，并提供了一个可在浏览器中运行的交互式编程环境。 Colab 提供了一个完全托管的环境，用户可以在其中编写和执行 Python 代码，而无需在本地安装任何软件。...用户可以通过浏览器访问 Colab，无论是在个人电脑、平板电脑还是手机上。此外，Colab 还提供了免费的GPU和TPU加速器，使用户能够在大规模数据集上训练深度学习模型。...Colab 还支持与其他用户的协作。用户可以共享 Colab 笔记本，允许他人查看和编辑代码。这使得团队可以方便地在项目中进行协作和交流。...访问Google Colaboratory 在浏览器中，搜索https://colab.google/。选择Open Colab。 3. 创建新的笔记本 4.
但是，由于是谷歌的在线产品，意味着需要用魔法去访问谷歌，且容易掉线存储空间小，只有15G的Google Drive。过审原因，不让给麻瓜教魔法，可以三连后私我。.../opt/bin/nvidia-smi 全靠运气，这次分到了T4 o(￣▽￣)o 从知乎上参考各GPU比较： 装载云盘 ---- 由于是云端，所以本地数据需要上传到云盘，然后Colab从云盘中获取数据...登录账号后，就可以看到Google Drive中的文件了。 然后从Google Drive中上传的文件和数据都授权给Colab可以读取了。...上面是图形化操作方法，也可以直接用代码进行装载： # 加载盘 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive/') 文件点击这里上传...比如我把iris数据集上传后，colab中同步可以看到。
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。...也就是说，Colaboratory 存储在 Google 云端硬盘中，我们可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，在线使用深度学习框架 TensorFlow 并训练我们的神经网络了...值得注意的是确认笔记本处于已连接的状态： 检查是否真的开启了 GPU（即当前连接到了GPU实例），可以直接在 Jupyter Notebook 中运行以下命令： import tensorflow as...上传并使用数据文件 我们一般都需要在 Colab 笔记本中使用数据，对吧？...你可以使用 wget 之类的工具从网络上获取数据，但是如果你有一些本地文件，想上传到你的谷歌硬盘中的 Colab 环境里并使用它们，该怎么做呢？ 很简单，只需 3 步即可实现！
你可以在这个网页上编写和执行代码、保存和共享分析结果，并利用 Google 提供的强大计算资源处理数据，所有这些都可通过浏览器免费使用。 别不相信，我这就带你详细了解一下： 1....在以往，只有轻便的上网本或者手机的时候，虽然这些设备的算力可以解决一些微小数据集上的问题，但如果要将模型用于大数据集的时候肯定是需要额外算力的。...那么在 5G 网络等等的基础上，你可以用手机通过 Colab 直接连上服务器，用 Google 的算力来运算你对模型的调整。...在 Colab 里，你可以像分享普通的 Google 文档或电子表格一样，通过邮件邀请或是分享链接的方式，让其他人阅读/参与到你的代码工作中来。...在这种情况下，云计算端口能够提供的是一个合作的窗口，通过共享工作笔记本的形式，其他人可以直接对你的模型提出具体的调整建议。 怎么样，对这个超强的“大玩具”，你心动了吗？
也可以使用下表中的任何一种模型进行图像分类： 现在我将使用Google colab来进行训练。...安装之前我需要连接我的 GPU： 在上图中选择 GPU 作为硬件加速器后单击“保存”按钮。 挂载 Google 驱动器，以便 colab 可以访问其文件。...现在我们的笔记本已经连接到Google Drive了。 要测试我们是否有 GPU，请在 colab 上编写以下命令。...单击“允许”授予 Colab 访问您的 Google 云端硬盘的权限。 复制提供的授权码。 将代码粘贴到 Colab 笔记本的输入字段中，然后按 Enter。...完成这些步骤后，您的 Google Drive 将安装在 Colab 环境中的路径“/content/drive”。这意味着您可以直接从 Colab 访问 Google Drive 文件并与之交互。
虽然你没有执行任何安装过程，但是它基本上涵盖了你做数据科学分析，要用到的各种工具。...因为，你可以用** 最简单的方法，让潜在的回答者复现**你的问题。 这就是，把你的笔记本共享出去。 ? 如上图，点击笔记本右上角的 Share 按钮。 ? 在出现的对话框里，注意选择权限。...对方还可以在代码块旁，选择添加注释。 ? 例如输入以下内容。 ? 你可以同步在自己的笔记本上，看到对方的注释。 ? 这样一来，团队协作 Python 练习沟通的效率，自然就高了许多。...注意笔记本的顶部，有一个“在 Colab 打开”的链接。 点击它，你就能迅速开启 Google Colab 环境，并且直接运行这个 Github 上的笔记副本。 ?...想回到哪个版本，点一下“恢复”按钮就可以了。 另外，你也可以把 Google Colab 笔记本，直接下载成为 ipynb 文件，在本地保存副本。 ?
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。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同你使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。...另外一位专业版的用户也晒出了截图：「我是 Google colab 专业版用户。每当连接到服务时，我都会习惯性检查获得了哪个 GPU。...如下图所示，V100 在 ResNet-50 深度神经网络训练任务中的速度比 P100 快 2.4 倍。...参照 Colab 去年的硬件更迭速度，官宣 V100 仿佛也近在眼前。如果现在有时间，你可以打开 Colab 运行一下，也许能收获惊喜。
访问 Colab，可以新建笔记本，也可以从 Google Drive、Github 载入笔记本，或直接从本地上传。...除了 Google Drive 以外，你还可以使用 JuiceFS 作为 Colab 笔记本的持久化存储，从而更为灵活地保存和共享更大规模的数据。...在 Colab 中可以直接采用 FUSE POSIX 方式，以守护进程形式挂载到运行时中使用。...在 Colab 中挂载 JuiceFS 如下图，Colab 运行时的底层是一个 Ubuntu 系统，所以，只需要在 Colab 上安装 JuiceFS 客户端，执行挂载命令即可使用。...你可以直接使用 Fooocus 官方提供的 Colab Notebook，在其基础上添加安装和挂载 JuiceFS 文件系统的代码块。
用上它，你的GPU实际上只需要加载大模型的一小部分，就能把模型跑起来，速度还嘎嘎快： 推理速度能达到1秒/token，比offloading的方式快10倍。...于是，张三和李四就可以通过网络寻求其他用户的帮助，利用别人已经拥有的模型子集，在最短时间内对BLOOM进行微调。同时，他们GPU上的模型资源也会被其他用户利用。...客户端则会形成以流水线形式并行的一连串服务器，来运行整个模型的推理/微调。 值得一提的是，微调后的子模型可以在模型中心共享，继续提供给其他人使用。...对了，如果你感兴趣，还可以直接在官方提供的Colab链接上试玩一下，地址文末奉上~ 关于BigScience 前文说到，PETALS是BigScience项目的一部分。...此前，在HuggingFace、法国国家大型计算中心等机构的牵头之下，BigScience汇聚来自60个国家和250多个机构的1000多名研究人员，一起搞出了“人人可用”、从代码到数据集通通开源的BLOOM
在示例中，Reaver 在不到 10 秒钟内通过了 CartPole-v0 游戏，在 4 核 CPU 笔记本上每秒采样率为 5000 左右。...1050 GPU 的笔记本，你也可以在 Google Colab 上在线跑跑对比一下。...这种方法可以在星际争霸 II 采样率上速度提升了 2 倍（在一般情况下可以实现 100 倍的加速），其最主要的瓶颈在于 GPU 的输入/输出管道。...Reaver 的三个核心模块 envs、models、 和 agents 基本上是完全独立的。这保证了在一个模块上的功能扩展可以无缝地连接到其它模块上。...我并没有花费太多时间来调超参数，而是先展示其可学习性，但至少在 MoveToBeacon 环境中，我已经显著地降低了训练样本数。 ? 不同环境下的 RMe 学习曲线和标准差。
我在《如何用Python和深度神经网络寻找近似图片？》一文中，对这个疑问做了回应——TuriCreate目前支持的操作系统有限，只包括如下选项： ?...云端 你可以把TuriCreate安装在云端——只要云端的主机是Linux就好。 你可能怒了，觉得我是在戏耍你——我要是会用Linux，就直接本地安装了！...但是默认笔记本的运行环境，是Python 3。 所以，如果你直接执行第一句（依然是用Shift+Enter），会报错。 解决办法非常简单，打开上方工具栏中的“代码执行程序”标签页。 ?...这确实是个问题，是否是因为TuriCreate的SFrame数据框在Colab上有些水土不服？目前我还不能确定。 好在咱们样例中的文件总数不多，还能接受。 ? 终于读取完毕了。...； 如何将数据和代码通过Google Drive迁移到Colab中； 如何在Colab中安装缺失的软件包； 如何让Colab找到数据文件路径。
近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者。 但事实是数据科学是一个广阔并且不断发展的领域。我们用来构建数据科学模型的语言也会随之发展。还记得R是什么时候的流行语言吗?...为Swift设置环境 Swift可用于谷歌Colab与GPU和TPU版本。我们将使用它，以便你可以快速跟上它的速度，而不必在安装过程中花费太多时间。 ?...你可以按照下面的步骤打开一个Colab笔记本，这是快速激活的: 打开一个空白的Swift笔记本(https://colab.research.google.com/github/tensorflow/swift.../blob/master/notebooks/blank_swift.ipynb) 点击"File"，然后选择"Save a copy in Drive"-这将保存一个新的Swift笔记本在你自己的谷歌驱动器上...为了在Swift中使用Python的模块，你可以直接导入Python并加载任何你想要使用的库!
Google Colab是Google内部Jupyter Notebook的交互式Python环境，不需要在本地做多余配置，完全云端运行，存储在GoogleDrive中，可以多人共享，简直跟操作Google...接下来需要做一些简单的配置。比如你可以选择使用Python 2或者3笔记本，然后选择硬件加速器，接下来就可以愉快的敲代码了。 或者你也可以直接wget一个共享的zip包。...例如下载并解压Udacity的花朵数据： 创建/打开一个笔记本 在Colab里创建/打开笔记本很简单，直接点击新建/打开即可： 创建的时候会提示你选择GPU或者TPU。...免费用GPU 在笔记本设置中，确保硬件加速选择了GPU。...上传并使用数据文件 除了使用菜单里的上传按钮外，我们还可以通过代码调用笔记本中的文件选择器： from google.colab import filesuploaded = files.upload
但是，我们可能会问其他不同类型的问题。 我们能生成一首诗吗？ （文字生成） 我们可以生成一张猫的照片吗？ （GANs） 我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？...（NMT） 我们可以描述图像内容吗？ （图像注释） 在暑期实习期间，我使用TensorFlow的两个最新API开发了这些示例：tf.keras，以及eager function，我在下面分享了它们。...您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它（或者您也可以从GitHub下载它作为Jupyter笔记本）。代码在笔记本中详细解释。...（这是一个基于角色的模型，在训练的短时间内 - 它已经成功地从头开始学习这两件事）。如果您愿意，可以通过更改单行代码来更改数据集。...，详细解释在笔记中。
尽管它可以使用Conda或PIP安装在Windows上，但它不能在Windows上显示，因为它的呈现是在基于Linux的包PyVirtualDisplay上响应的。...它可以通过web浏览器访问，而且大多数包都已经正确设置好了。但是Colab也有缺点: 频繁的会话超时和断开连接。您的会话可能在餐后超时，您的所有数据将丢失。 机器配置不高。...就连我的戴尔XPS笔记本电脑在许多神经网络模型上的运行速度也比免费的Colab电脑快两倍。如果你已经有一台不错的机器，为什么不使用它呢? 安装本地驱动器不方便。每次你开始一个会话的时候都需要这样做。...但如果你想跳过设置环境的工作，你可以通过以下三个简单的步骤直接享受Gym: 下载并安装Docker 从Dock拉出我的docker映像: docker pull jxu305/openai_gym_docker...有了这几行代码，你就可以运行和渲染 我在Dockerfile中添加了几行代码，以支持一些需要Box2D, Toy Text,和雅达利的环境。例如，经典的月球着陆器和太空入侵者环境。
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