Wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen erstellen möchten, aber sagen, dass Sie keinen Computer haben, der die Arbeitslast bewältigen kann, Google Co ist die Plattform für Sie. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Google Colab verwenden.
Was ist Google Colab?
Google Colab, kurz für Colaboratory, ist eine kostenlose cloudbasierte Plattform von Google, die es Benutzern ermöglicht, gemeinsam Python-Code in einer Jupyter Notebook-Umgebung zu schreiben und auszuführen. Google Collaboratory-Notizbuch, soll maschinelles Lernen (ML) und datenwissenschaftliche Aufgaben erleichtern, indem eine virtuelle Umgebung, Google Colab Python, mit Zugriff auf kostenlose GPU-Ressourcen bereitgestellt wird.
Vorteile von Google Colab
Google Colab bietet mehrere Vorteile, die es zu einer beliebten Wahl bei Datenwissenschaftlern, Forschern und Praktikern des maschinellen Lernens machen. Zu den Hauptfunktionen des Google Collaboratory-Notizbuchs gehören:
- Kostenloser Zugriff auf GPUs: Colab bietet kostenlosen GPU-Zugriff, was besonders nützlich für das Training von Modellen für maschinelles Lernen ist, die eine erhebliche Rechenleistung erfordern.
- Keine Einrichtung erforderlich : Colab läuft in der Cloud, sodass Benutzer keine eigene Entwicklungsumgebung einrichten und konfigurieren müssen. Dies erleichtert die schnelle Codierung und Zusammenarbeit.
- Kollaborative Bearbeitung: Mehrere Benutzer können gleichzeitig am selben Colab-Notizbuch arbeiten, was es zu einem nützlichen Werkzeug für gemeinsame Projekte macht.
- Integration mit Google Drive : Colab ist in Google Drive integriert, sodass Benutzer ihre Arbeit direkt in ihrem Google Drive-Konto speichern können. Dies ermöglicht ein einfaches Teilen und Zugriff auf Notebooks von verschiedenen Geräten aus.
- Unterstützung für beliebte Bibliotheken Auf :Colab sind viele beliebte Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen, Datenanalyse und Visualisierung vorinstalliert, beispielsweise TensorFlow, PyTorch, Matplotlib und mehr.
- Einfaches Teilen :Colab-Notizbücher können genauso einfach geteilt werden wie Google Docs oder Sheets. Benutzer können einen Link zum Notizbuch bereitstellen und andere können den Code in Echtzeit anzeigen oder bearbeiten.
Erste Schritte mit Google Colab
Um mit der Arbeit mit Google Collaboratory Notebook zu beginnen, müssen Sie sich zunächst bei Ihrem Google-Konto anmelden und dann auf diesen Link klicken https://colab.research.google.com .
Öffnen Sie das Notizbuch für die Zusammenarbeit
Beim Öffnen der Website sehen Sie ein Popup mit den folgenden Registerkarten:
Google-Notizbuch für die Zusammenarbeit
- BEISPIELE: Enthält eine Reihe von Jupyter-Notizbüchern mit verschiedenen Beispielen.
- JÜNGSTE: Jupyter-Notebook, mit dem Sie kürzlich gearbeitet haben.
- GOOGLE DRIVE: Jupyter-Notizbuch in Ihrem Google Drive.
- GITHUB: Sie können Jupyter-Notebooks von Ihrem GitHub hinzufügen, müssen jedoch zunächst Colab mit GitHub verbinden.
- HOCHLADEN: Laden Sie es aus Ihrem lokalen Verzeichnis hoch.
Erstellen Sie ein kollaboratives Notizbuch
Sonst kannst du Erstellen Sie ein neues Jupyter-Notizbuch indem Sie unten rechts auf „Neues Python3-Notizbuch“ oder „Neues Python2-Notizbuch“ klicken.
Beschreibung des Notebooks
Google-Notizbuch für die Zusammenarbeit
Beim Erstellen eines neuen Notizbuchs wird ein Jupyter-Notizbuch mit Untitled0.ipynb erstellt und auf Ihrem Google Drive in einem Ordner mit dem Namen gespeichert Colab-Notizbücher .
So lesen Sie aus einer CSV-Datei in Java
Da es sich nun im Wesentlichen um ein Jupyter-Notebook handelt, funktionieren hier alle Befehle von Jupyter-Notebooks. Sie können sich jedoch auf die Details in beziehen Erste Schritte mit Jupyter Notebook .
Lassen Sie uns darüber sprechen, was hier anders ist:
Laufzeitumgebung ändern: Drücke den Laufzeit Dropdown-Menü. Wählen Laufzeittyp ändern . Wählen Sie Python2 oder 3 aus Laufzeittyp Dropdown-Menü.
Laufzeiteinstellung in Google Colab
Verwenden Sie GPU und TPU
Drücke den Laufzeit Dropdown-Menü. Wählen Laufzeittyp ändern . Wählen Sie nun alles aus (GPU, CPU, Keine), das Sie möchten Hardwarebeschleuniger Dropdown-Menü.
GPU und TPU in Google Colab
Wählen Sie Python in Colab aus
Überprüfen Sie die GPU in Colab
Python
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
Wenn eine GPU angeschlossen ist, wird Folgendes ausgegeben:
'/device:GPU:0'>
Andernfalls wird Folgendes ausgegeben
''>
TPU überprüfen
Python
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
Wenn eine GPU angeschlossen ist, wird Folgendes ausgegeben
Connected to TPU>
Andernfalls wird Folgendes ausgegeben
Not connected to TPU>
Installieren Sie Python-Pakete
Nutzen kann nutzen Pip um ein beliebiges Paket zu installieren. Zum Beispiel:
Python
! pip install pandas> |
>
>
Klonen Sie GitHub-Repos in Google Colab
Benutzen Sie die Git-Klon Befehl. Zum Beispiel:
Python
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Laden Sie die Datei auf Google Colab hoch
Python
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
Wählen Sie Datei auswählen und laden Sie die gewünschte Datei hoch. Aktivieren Sie Cookies von Drittanbietern, wenn diese deaktiviert sind.
Dann können Sie es in einem Datenrahmen speichern.
Python
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
Laden Sie die Datei hoch, indem Sie Google Drive bereitstellen
Um Ihr Laufwerk im mntDrive-Ordner bereitzustellen, führen Sie Folgendes aus:
Python
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
Dann sehen Sie einen Link. Klicken Sie auf den Link, erlauben Sie dann den Zugriff, kopieren Sie den angezeigten Code und fügen Sie ihn unter Geben Sie Ihren Autorisierungscode ein: ein. Um nun alle Daten auf Ihrem Google Drive anzuzeigen, müssen Sie Folgendes ausführen:
Python
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Hochladen von Dateien auf Google Colab
Dateihierarchie in Google Colab
Sie können die Dateihierarchie auch anzeigen, indem Sie oben links unter den Steuerschaltflächen (CODE, TEXT, ZELLE) auf> klicken.
Laden Sie Dateien von Google Colab herunter
Nehmen wir an, Sie möchten Dateiname.csv herunterladen. Sie können die Datei auf Ihr Google Drive kopieren (im Datenordner müssen Sie den Datenordner in Google Drive erstellen), indem Sie Folgendes ausführen:
Python
Versteckte Apps anzeigen
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
>
Die Datei wird im Datenordner unter dem Namen „umbenannter_Dateiname.csv“ gespeichert. Jetzt können Sie direkt von dort herunterladen. Oder Sie öffnen einfach die Dateihierarchie und klicken mit der rechten Maustaste, um eine Download-Option anzuzeigen. Laden Sie das Jupyter-Notizbuch herunter: Drücke den Datei Dropdown-Menü in der oberen linken Ecke. Wählen Laden Sie .ipynb herunter oder Laden Sie .py herunter
Dateien von Google Colab herunterladen
Jupyter-Notizbuch teilen: Sie können Ihr Notizbuch freigeben, indem Sie die E-Mail-Adressen anderer hinzufügen oder einen gemeinsam nutzbaren Link erstellen.
Teilen Sie das Jupyter-Notizbuch in Google Colab
Teilen Sie das Google Colab-Notizbuch
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Google Colab eine vielseitige und zugängliche Plattform für die Python-Codierung ist.
Google Colab – FAQs
Ist Google Colab nur für Python?
Neben Python unterstützt Google Colab über seine Notebook-Umgebung auch andere Sprachen, darunter R und Julia.
Bei Google Colab anmelden?
Um sich bei Google Colab anzumelden, öffnen Sie die Colab-Website, klicken Sie oben rechts auf „Anmelden“ und melden Sie sich mit Ihren Google-Kontoanmeldeinformationen an.