Colab WordCount

Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1crfzBEkEzf5Y8oGyDepR1PGem5CITnk2 apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse from google.colab import auth auth.authenticate_user google-drive-ocamlfuse drive # 指定当前的工作文件夹 import os # 此处为google drive中的文件路径,drive为之前指定的工作根目录，要加上 os.chdir("drive/Colab

googole colab Tutorial

为什么使用colab 1.云端使用，打开即用 2.关联google云端硬盘 3.免费GPU资源。 4.容易分享你的代码，配合教学，学习很方便 例子1:：下载图片到你的云端硬盘 from google.colab import drive # Import a library named google.colab

你知道colab？

welcome 你知道colab？ colab colab: https://colab.research.google.com/ google driver google driver https://drive.google.com/ drive 1.google driver 研究colab之前，了解一下google driver基本操作，首先来看如何上传文件及其他基本操作！ jindu 2.colab使用 最最关键的是授权，每次打开colab之前下载的资料都不存在了，怎么办？ 解决办法就是将文件上传的到你的google driver，然后在colab中读取即可！ 下面来引入脚本来执行每次从google driver导入到colab的操作！ 授权 下面的apt-get是相关的linux命令！ 其余的import为python的导包命令！ !

google colab使用

在师兄推荐下尝试了一下google的colab。 ? 进入了之后可以在设置里选择GPU或者TPU： ? 速度确实会快很多。 但是我感觉colab有一个挺不方便的一点就是，本地文件需要上传，上传有两种方式。 第一个是在代码中输入： from google.colab import files uploaded = files.upload() 这样可以直接选择文件上传。 如果对速度和连接时间由更多的要求的话，可以购买colab pro版本，一个月9.9刀，价位也还挺合理的。速度是真的很香。

【colab pytorch】模型定义

像卷积、池化、激活函数、批量归一化、全连接等等，只要把握好输入的维度和输出的维度，慢慢定义就好了。

【colab pytorch】张量操作

需要进行转置和规范化 PIL.Image转换为tensor from PIL import Image import numpy as np image=r'/content/drive/My Drive/colab

【colab pytorch】保存模型

保存模型总体来说有两种： 第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练 （1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict()：模型参数 optimizer.state_dict()：优化器 epoch：保存epoch，为了可以接着训练 （2）恢复模型 checkpoint

【colab pytorch】数据处理

其中 ToTensor 操作会将 PIL.Image 或形状为 H×W×D，数值范围为 [0, 255] 的 np.ndarray 转换为形状为 D×H×W，数值范围为 [0.0, 1.0] 的 torch.Tensor。

【GEE】使用Colab加载Geemap

原文：日记126：Geemap&Colab，还在为配置环境发愁吗？

colab notebook导出为PDF

Google Colab免费GPU教程

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！ image.png 什么是Google Colab？ 谷歌Colab是一个免费的云服务，现在它支持免费的GPU！ 您可以; 提高您的Python编程语言编码技巧。 将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要特征是：Colab提供GPU并且完全免费。 有关该服务的详细信息，请参见常见问题页面。 image.png 使用Google Colab运行基本Python代码 现在我们可以开始使用Google Colab了。 ? kill -9 -1 12.如何向Google Colab添加表单？ 为了不在代码中每次都更改超参数，您只需将表单添加到Google Colab即可。 ?

机器学习入门-Colab环境

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! import os print(os.getcwd()) 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() 下载文件： 使用以下代码从Colab环境下载文件。

colab安装conda踩坑

colab安装conda踩坑因为项目需要，之前在windows平台开发的内容需要迁移到linux服务器上去，但两个系统环境肯定不兼容，于是想到去colab上创建环境，然后将环境导出再安装在目标linux colab里直接输入就是python代码，如果要用linux命令行，前面加个!。! 用了几天也没有解决这个问题，遂放弃在colab上弄了。后面在国内大厂弄了台云服务器，在上面安装conda环境，于是一切正常，也没有什么奇奇怪怪的报错。

【colab pytorch】数据预处理

1、计算数据集的均值和方差 import os import cv2 import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image def compute_mean_and_std(dataset): # 输入PyTorch的dataset，输出均值和标准差 mean_r = 0 mean_g = 0 mean_b = 0 for img, _ in dataset:

Google Colab上安装TensorRT

在前面一篇文章《谷歌GPU云计算平台，免费又好用》中提到过Google Colab的硬件为NVIDIA Tesla T4，支持TensorRT。 下面就说说如何在Google Colab上安装TensorRT。 挂载谷歌云端硬盘： from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') 切换当前目录为Google云端硬盘的项目文件夹： import amd64 UFF converter for TensorRT package 至此，TensorRT在Google Colab

在Colab上测试Mamba

有很多人希望自己测试Mamba的效果，所以本文整理了一个能够在Colab上完整运行Mamba代码，代码中还使用了Mamba官方的3B模型来进行实际运行测试。 首先我们安装依赖，这是官网介绍的： ! split("<|assistant|>\n")[-1])) print("Model:", decoded[0].split("<|assistant|>\n")[-1]) 这里我将所有代码整理成了Colab Notebook，有兴趣的可以直接使用： https://colab.research.google.com/drive/1JyZpvncfSvtFZNOr3TU17Ff0BW5Nd_my?

12个重要的Colab NoteBook

链接： ColabNoteBook https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/ 链接： https://github.com/tensorflow/lucid Colab NoteBook https://colab.research.google.com/github/tensorflow WikiART StyleGAN2 ColabNoteBook https://colab.research.google.com/github/Norod/my-colab-experiments/ 尝试的事情： 在Colab Notebook中，将找到组件autozoom.py。 链接： 从ArXiv上的单个图像获得3D Ken Burns效果 https://arxiv.org/abs/1909.05483 Colab Notebook https://colab.research.google.com

使用谷歌colab进行深度学习

3、挂载谷歌网盘硬盘：即将colab和谷歌网盘进行关联 在ipynb文件左侧会有一个挂载云端硬盘，点击之后： ? 然后就和云端硬盘关联起来了，colab notebooks和test.ipynb就是我网盘中的内容。 5、查看可用的GPU ?

【colab pytorch】设置随机种子

为了保证在本机上的可复现性，需要设置随机种子： import numpy as np import torch np.random.seed(0) torch.manual_seed(0) torch.cuda.manual_seed_all(0) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

Colab中使用AlphaFold2

AlphaFold与Colab AlphaFold是一个预测蛋白质三维空间结构的深度学习模型。 Colab是谷歌免费提供的一个计算环境，一个类似于JupyterLab的环境。用户可以在上面下载软件包、各种库，运行自己的代码。 Colab给用户提供几十G的空间，十几G的内存，还会分配显卡，这些资源可以满足AlphaFold预测蛋白结构。Colab服务器在境外，安装、下载文件非常方便。 使用方法 需要注册Google账户，并开通Colab。 Colab有使用限额，很难稳定使用，最终还是要在本地运行。如果您有良好的国际联网，简单修改Colab上的ipynb文件，便可以拿到本地来部署AlphaFold的计算框架。