【李沐-动手学深度学习v2】1.Colab学习环境配置

在这个系列，我将分享学习李沐《动手学深度学习》这一课程的体会。

个人能力有限，不足之处还请读者指正。

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1.基础环境

Google Colab

T4 GPU

之前有用Pycharm进行课程学习以及代码的实现，但由于笔记本没有GPU，使用Pytorch诸多不便，所以改用云服务器。有尝试过Kaggle、Colab、AutoDL、火山引擎等平台，使用下来，感觉Colab还是比较舒服的。

2.Colab

3.Colab界面

上面有代码、文本，下面有变量以及终端。

对于使用过Jupyter Notebook的人来说，界面接受起来还是比较容易的。

4.Code

可以新建cell，然后code就可以了

5.GPU资源

Google colab T4 16G显存 ，可以免费使用6个小时。

Google Colab是一个notebook环境，带有免费的GPU，不过只能用命令行的方式操作。

硬件加速器可以选择

CPU （免费），T4 GPU （免费，16G显存）

A100GPU（80G） ，V100GPU（32G），TPU

只有账号认证手机号以后，才能获取GPU资源！

6.Colab使用

1. Google账号

2. 把代码上传Google云端硬盘，挂载

3. 打开Colaboratory，新建notebook

4. 从云端硬盘加载代码的需要挂载Google Drive。挂载代码如下：

   from google.colab import drive
   drive.mount('/content/drive/')

   需要注意：

   colab单次最长挂载时长12h，

   长时间没有操作的话会断开连接，停止运行。

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右下角可以选择运行时的类型