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。
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
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Google账号
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把代码上传Google云端硬盘，挂载
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打开Colaboratory，新建notebook
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从云端硬盘加载代码的需要挂载Google Drive。挂载代码如下：
pythonfrom 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。
右下角可以选择运行时的类型
