Si voleu crear un model d'aprenentatge automàtic però digueu que no teniu un ordinador que pugui assumir la càrrega de treball, Google Co és la plataforma per a tu. En aquest article, aprendrem a utilitzar Google Colab.

Què és Google Colab?

Google Colab, abreviatura de Colaboratory, és una plataforma gratuïta basada en núvol proporcionada per Google que permet als usuaris escriure i executar codi Python de manera col·laborativa en un entorn Jupyter Notebook. Quadern de col·laboració de Google, està dissenyat per facilitar l'aprenentatge automàtic (ML) i les tasques de ciència de dades proporcionant un entorn virtual, Google colab python amb accés a recursos de GPU gratuïts.

Avantatges de Google Colab

Google Colab ofereix diversos avantatges que el converteixen en una opció popular entre els científics de dades, els investigadors i els professionals de l'aprenentatge automàtic. Les característiques principals del bloc de notes de Google Collaboratory inclouen:

• Accés gratuït a les GPU: Colab ofereix accés gratuït a la GPU, que és especialment útil per entrenar models d'aprenentatge automàtic que requereixen una potència computacional important.

• No es requereix cap configuració : Colab s'executa al núvol, eliminant la necessitat dels usuaris de configurar i configurar el seu propi entorn de desenvolupament. Això fa que sigui convenient per a la codificació i la col·laboració ràpides.
• Edició col·laborativa: Diversos usuaris poden treballar al mateix quadern Colab simultàniament, cosa que el converteix en una eina útil per a projectes col·laboratius.
• Integració amb Google Drive : Colab està integrat amb Google Drive, cosa que permet als usuaris desar la seva feina directament al seu compte de Google Drive. Això permet compartir i accedir fàcilment a quaderns des de diferents dispositius.
• Suport a les Biblioteques Populars :Colab ve preinstal·lat amb moltes biblioteques populars de Python per a l'aprenentatge automàtic, l'anàlisi de dades i la visualització, com ara TensorFlow, PyTorch, Matplotlib i molt més.
• Compartició fàcil : Els quaderns de Colab es poden compartir fàcilment com Google Docs o Fulls de càlcul. Els usuaris poden proporcionar un enllaç al quadern i altres poden veure o editar el codi en temps real.

Introducció a Google Colab

Per començar a treballar amb Google Collaboratory Notebook, primer cal que inicieu sessió al vostre compte de Google i, a continuació, aneu a aquest enllaç https://colab.research.google.com .

Obriu el Quadern de col·laboració

En obrir el lloc web, veureu una finestra emergent que conté les següents pestanyes:

Quadern de col·laboració de Google

• EXEMPLES: Conté una sèrie de quaderns Jupyter amb diversos exemples.
• RECENTS: Llibreta Jupyter amb la qual heu treballat recentment.
• GOOGLE DRIVE: Llibreta Jupyter al vostre google drive.
• GITHUB: Podeu afegir el bloc de notes Jupyter des del vostre GitHub, però primer heu de connectar Colab amb GitHub.
• CARREGA: Carregueu des del vostre directori local.

Crear un quadern de col·laboració

En cas contrari pots crear un nou bloc de notes de Jupyter fent clic a Nou quadern Python3 o Nou quadern Python2 a l'extrem inferior dret.

Descripció del quadern

Quadern de col·laboració de Google

En crear un quadern nou, crearà un quadern Jupyter amb Untitled0.ipynb i el desarà al vostre google drive en una carpeta anomenada Quaderns Colab .

Ara, com que és essencialment un Jupyter Notebook, totes les ordres de Jupyter Notebooks funcionaran aquí. Tanmateix, podeu consultar els detalls a Introducció a Jupyter Notebook .

Parlem del que és diferent aquí:

Canvia l'entorn d'execució: Feu clic a Temps d'execució menú desplegable. Seleccioneu Canvia el tipus d'execució . Seleccioneu python2 o 3 del Tipus d'execució menú desplegable.

Configuració del temps d'execució a Google Colab

Utilitzeu GPU i TPU

Feu clic a Temps d'execució menú desplegable. Seleccioneu Canvia el tipus d'execució . Ara seleccioneu qualsevol cosa (GPU, CPU, Cap) que vulgueu al Accelerador de maquinari menú desplegable.

GPU i TPU a Google Colab

Seleccioneu Python a colab

Verifiqueu la GPU a Colab

Python

import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()>

Si la GPU està connectada, sortirà el següent:

'/device:GPU:0' 

En cas contrari, sortirà el següent

'' 

Verifiqueu la TPU

Python

import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> > print> (> 'Not connected to TPU'> )> else> :> > print> ('Connected to TPU')>

Si la GPU està connectada, sortirà el següent

Connected to TPU 

En cas contrari, sortirà el següent

Not connected to TPU 

Instal·leu paquets Python

L'ús pot utilitzar pip per instal·lar qualsevol paquet. Per exemple:

Python

! pip install pandas>

Clonar els repositoris de GitHub a Google Colab

Utilitzar el clon de git comandament. Per exemple:

Python

! git clone https:> /> /> github.com> /> souvik3333> /> Testing> -> and> -> Debugging> -> Tools>

Carregueu fitxer a Google Colab

Python

from> google.colab> import> files> uploaded> => files.upload()>

Seleccioneu Tria fitxer i carregueu el fitxer que vulgueu. Activa les galetes de tercers si estan desactivades.

A continuació, podeu desar-lo en un marc de dades.

Python

import> io> df2> => pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[> 'file_name.csv'> ]))>

Carregueu fitxer muntant Google Drive

Per muntar la vostra unitat dins de la carpeta mntDrive, executeu el següent:

Python

from> google.colab> import> drive> drive.mount(> '/mntDrive'> )>

Aleshores, veureu un enllaç, feu clic a l'enllaç, després permeteu l'accés, copieu el codi que apareix i enganxeu-lo a Introduïu el vostre codi d'autorització:. Ara, per veure totes les dades del vostre Google Drive, heu d'executar el següent:

Python

! ls> '/mntDrive/My Drive"'>

Penjant fitxers a google colab

Jerarquia de fitxers a Google Colab

També podeu veure la jerarquia de fitxers fent clic a> a la part superior esquerra sota els botons de control (CODI, TEXT, CÈL·LA).

Baixeu fitxers de Google Colab

Suposem que voleu baixar file_name.csv. Podeu copiar el fitxer al vostre google drive (a la carpeta de dades, heu de crear la carpeta de dades a google drive) executant això:

Python

cp file_name.csv '> /> mntDrive> /> My Drive> /> data> /> renamed_file_name.csv'>

El fitxer es desarà a la carpeta de dades amb el nom_nom_fitxer_reanomenat.csv. Ara us podeu descarregar directament des d'allà, o només podeu obrir la jerarquia de fitxers i fer clic amb el botó dret us donarà una opció de descàrrega. Descarregar Jupyter Notebook: Feu clic a Dossier menú desplegable a la cantonada superior esquerra. Tria descarregar .ipynb o descarregar .py

Baixant fitxers de Google colab

Comparteix Jupyter Notebook: Podeu compartir la vostra llibreta afegint adreces de correu electrònic d'altres persones o creant un enllaç per compartir.

Comparteix el bloc de notes jupyter a google colab

Comparteix el bloc de notes de Google colab

Conclusió

En conclusió, Google Colab destaca com una plataforma versàtil i accessible per a la codificació Python.

Google Colab - Preguntes freqüents

Google Colab és només per a Python?

A més de Python, Google Colab també admet altres idiomes a través del seu entorn de portàtils, inclosos R i Julia.

Inicieu la sessió a Google Colab?

Per iniciar la sessió a Google Colab, obriu el lloc web de Colab, feu clic a Inicia sessió a l'extrem superior dret i inicieu la sessió amb les credencials del vostre compte de Google.