Se vuoi creare un modello di machine learning ma dici di non avere un computer in grado di sostenere il carico di lavoro, Google Co è la piattaforma che fa per te. In questo articolo impareremo come utilizzare Google Colab.
Cos'è Google Colab?
Google Colab, abbreviazione di Colaboratory, è una piattaforma gratuita basata su cloud fornita da Google che consente agli utenti di scrivere ed eseguire codice Python in modo collaborativo in un ambiente Jupyter Notebook. Blocco note collaborativo di Google, è progettato per facilitare le attività di machine learning (ML) e scienza dei dati fornendo un ambiente virtuale, Google Colab Python con accesso a risorse GPU gratuite.
Vantaggi di Google Colab
Google Colab offre numerosi vantaggi che lo rendono una scelta popolare tra data scientist, ricercatori e professionisti del machine learning. Le funzionalità principali di Google Collaboratory Notebook includono:
- Accesso gratuito alle GPU: Colab offre l'accesso gratuito alla GPU, particolarmente utile per l'addestramento di modelli di machine learning che richiedono una notevole potenza di calcolo.
- Nessuna configurazione richiesta : Colab viene eseguito nel cloud, eliminando la necessità per gli utenti di impostare e configurare il proprio ambiente di sviluppo. Ciò lo rende conveniente per la codifica e la collaborazione rapide.
- Modifica collaborativa: Più utenti possono lavorare contemporaneamente sullo stesso notebook Colab, rendendolo uno strumento utile per progetti collaborativi.
- Integrazione con Google Drive : Colab è integrato con Google Drive, consentendo agli utenti di salvare il proprio lavoro direttamente sul proprio account Google Drive. Ciò consente una facile condivisione e accesso ai notebook da diversi dispositivi.
- Supporto per le biblioteche popolari :Colab viene fornito preinstallato con molte delle librerie Python più diffuse per l'apprendimento automatico, l'analisi dei dati e la visualizzazione, come TensorFlow, PyTorch, Matplotlib e altre.
- Condivisione facile :I taccuini Colab possono essere facilmente condivisi proprio come Documenti o Fogli Google. Gli utenti possono fornire un collegamento al blocco appunti e altri possono visualizzare o modificare il codice in tempo reale.
Iniziare con Google Colab
Per iniziare a lavorare con Google Collaboratory Notebook devi prima accedere al tuo account Google, quindi andare a questo link https://colab.research.google.com .
Apri taccuino collaborativo
All'apertura del sito Web verrà visualizzato un popup contenente le seguenti schede:
Taccuino collaborativo di Google
- ESEMPI: Contiene una serie di quaderni Jupyter di vari esempi.
- RECENTE: Taccuino Jupyter con cui hai lavorato di recente.
- GOOGLE DRIVE: Taccuino Jupyter nel tuo Google Drive.
- GITHUB: Puoi aggiungere il notebook Jupyter dal tuo GitHub ma devi prima connettere Colab con GitHub.
- CARICAMENTO: Carica dalla tua directory locale.
Crea taccuino collaborativo
Altrimenti puoi creare un nuovo taccuino Jupyter facendo clic su Nuovo notebook Python3 o Nuovo notebook Python2 nell'angolo in basso a destra.
Descrizione del taccuino
Taccuino collaborativo di Google
Durante la creazione di un nuovo taccuino, creerà un taccuino Jupyter con Untitled0.ipynb e lo salverà sul tuo Google Drive in una cartella denominata Taccuini Colab .
metodi matematici in Java
Ora, poiché si tratta essenzialmente di un Jupyter Notebook, tutti i comandi di Jupyter Notebook funzioneranno qui. Tuttavia, puoi fare riferimento ai dettagli in Introduzione a Jupyter Notebook .
Parliamo di ciò che è diverso qui:
Modifica ambiente di runtime: Clicca il Durata menu a discesa. Selezionare Modifica il tipo di esecuzione . Seleziona python2 o 3 dal file Tipo di esecuzione menu a discesa.
Impostazione del runtime in Google Colab
Utilizza GPU e TPU
Clicca il Durata menu a discesa. Selezionare Modifica il tipo di esecuzione . Ora seleziona tutto ciò che desideri (GPU, CPU, Nessuno) nel file Acceleratore hardware menu a discesa.
GPU e TPU in Google Colab
Seleziona Python in colab
Verifica la GPU in Colab
Pitone
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
Se la GPU è collegata, verrà visualizzato quanto segue:
'/device:GPU:0'>
Altrimenti, verrà visualizzato quanto segue
''>
Verifica TPU
Pitone
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
Se la GPU è collegata, verrà visualizzato quanto segue
Connected to TPU>
Altrimenti, verrà visualizzato quanto segue
Not connected to TPU>
Installa i pacchetti Python
L'uso può usare pip per installare qualsiasi pacchetto. Per esempio:
Pitone
! pip install pandas> |
>
>
Clonare repository GitHub in Google Colab
Usa il git clone comando. Per esempio:
Pitone
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Carica file su Google Colab
Pitone
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
Seleziona Scegli file e carica il file desiderato. Abilita i cookie di terze parti se sono disabilitati.
Quindi puoi salvarlo in un dataframe.
Pitone
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
Carica file montando Google Drive
Per montare l'unità all'interno della cartella mntDrive eseguire quanto segue:
Pitone
Sridevi
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
Quindi vedrai un collegamento, fai clic sul collegamento, quindi consenti l'accesso, copia il codice visualizzato e incollalo in Inserisci il tuo codice di autorizzazione:. Ora per vedere tutti i dati nel tuo Google Drive devi eseguire quanto segue:
Pitone
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Caricamento file su google colab
Gerarchia dei file in Google Colab
Puoi anche vedere la gerarchia dei file facendo clic su> in alto a sinistra sotto i pulsanti di controllo (CODICE, TESTO, CELLA).
Scarica file da Google Colab
Supponiamo che tu voglia scaricare file_name.csv. Puoi copiare il file sul tuo Google Drive (nella cartella dei dati, devi creare la cartella dei dati in Google Drive) eseguendo questo:
Pitone
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
>
Il file verrà salvato nella cartella dati con il nome rinominato_nome_file.csv. Ora puoi scaricare direttamente da lì, oppure puoi semplicemente aprire la gerarchia dei file e fare clic con il pulsante destro del mouse per visualizzare un'opzione di download. Scarica il taccuino Jupyter: Clicca il File menu a discesa nell'angolo in alto a sinistra. Scegliere scarica .ipynb O scarica .py
Download di file da Google colab
Condividi il taccuino Jupyter: Puoi condividere il tuo taccuino aggiungendo gli indirizzi email di altri o creando un collegamento condivisibile.
Condividi il taccuino Jupyter in Google Colab
Condividi Google Notebook Colab
Conclusione
In conclusione, Google Colab si distingue come una piattaforma versatile e accessibile per la codifica Python.
Google Colab – Domande frequenti
Google Colab è solo per Python?
Oltre a Python, Google Colab supporta anche altri linguaggi attraverso il suo ambiente notebook, inclusi R e Julia.
Accedi a Google Colab?
Per accedere a Google Colab, apri il sito web di Colab, fai clic su Accedi nell'angolo in alto a destra e accedi con le credenziali del tuo account Google.