googlecolab(googlecolab使用口令 )（Google Colab Pro）_Google账号购买批发

在google drive采用google.colab云服务项目

Google Colaboratory是Google对外开放的这款科学研究辅助工具，主要用作机器学习的合作开发和科学研究。Google Colab最大的益处是给各阶层的AI合作开发人员提供更多了完全免费的GPU采用，GPU机型是Tesla K80。你能在下面随心所欲地跑比如：Keras、Tensorflow、Pytorch等架构。

google.colab倚赖互联网平台google drive。

Google Drive是Google公司面世的几项新浪网云储存服务项目，透过此项服务项目，使用者能赢得15GB的完全免费储存容量。同时，如果使用者有Villamblard的市场需求，则能透过订阅的方式赢得Villamblard的储存容量。使用者能透过标准化的Google帐户进行登入。Google Drive服务项目会有邻近地区应用流程版、也有互联网介面版，前者与Google Docs介面相近。会特别针对Google Apps顾客面世，配上特定搜寻引擎。另外，Google还会向服务器端提供更多APIUSB，容许人们从其他流程C8016A文本到Google Drive。

搜寻邮箱 ,可能须要许多应用流程才能登入。

很多时候须要GPU约莫是许多比较大的工程建设文档，能通通上传至My drive当中，之后关上主表达式 .ipynb 文档。

点选运转后会出来镜像，相等于两个接收者。点选后须要登入自己的Google帐户。

最后获得成功后的效用约莫就是这样

GoogleColab和python的关系

差别在表达式上。

Python中不存在专有表达式讹传，若是碰到须要为保护的表达式，采用大写和两个或后换行。但这只是合作开发人员之间的两个签订合同，用作警示表明这是两个专有表达式，外节录不要去出访它。但事实上，外节录还是能出访到这个表达式。

解决google colab自然环境下采用matplotlib绘图中文乱码问题

最近透过google colab学习python数据分析的过程中碰到了两个matplotlib绘图中文乱码的问题，透过网上搜寻，赢得了以下较简单的化解办法，记录下。

Google Colab互联网平台采用

Colab全称Colaboratory，是Google提供更多的两个Jupyter Notebook式的交互自然环境，在云端运转，提供更多完全免费的GPU资源，使用者能直接采用。并且创建的Notebook储存在云端硬盘中，能方便与他人共享。

Colab采用教程

有个小tip须要注意，当采用命令 !cd mydir 切换当前目录时，具有一定的时效性，仅对当前行起作用；而采用命令 %cd mydir 切换目录才具有持久性，即停留在 mydir 目录下。

Colab Pro+每月50刀的会员值不值？有人做了个开箱测评

机器之心报道

编辑：陈萍、小舟

对于没有 GPU 的小伙伴们来说，Google Colab 是两个公认的「真香」神器，穷苦学生党也能完全免费薅羊毛。

不过，采用的人多了，难免会出现不如意的情况，几个小时就掉一次线、分配的 RAM 不足等问题随之而来。然后 Colab 开启了会员机制。

就在前几天 Colab 搞了个会员 Colab Pro+，每月 50 刀、训练 24 小时不掉线。除了这种堪称会员 Pro + 外，还有每月差不多 10 美元的 Colab Pro 超级会员。

据了解，Pro + 最大的特点是「后台执行」，关了浏览器还能运转那种。此外，Pro + 版的 GPU、内存和运转时长也将全面升级。

Pro + 究竟升级了什么，Google在「常见问题解答」里写得非常清楚。总结一下就是：

50 刀的价格属实不菲，入手之前不如先看看别人怎么说。一位名叫 Martin Henze 的合作开发人员最近充了 Colab Pro + 会员，我们来看看 ta 的「开箱测评」。

事情是这样的，Martin Henze 参加了 Kaggle 的比赛，用的是自己的笔记本电脑，对于小模型和小图像来说自己的电脑也够用，但要想在排行榜上打榜升级，就必须扩大模型和数据规模，这样一来，电脑完全 hold 不住了。在 GPU 不够用的情况下，Henze 决定采用 Google Colab 订阅选项来化解。

Henze 表示自己以前只采用过完全免费版的 Colab，现在发现还有 2 个订阅版：Colab Pro 和 Colab Pro+。与 Pro 相比，Pro+ 版宣传「优先出访更快的 GPU」。这么看来 Pro + 多了两个优先级，Pro 使用者接下来的采用体验可能就没那么丝滑了。因此 Henze 萌生了测试 Pro + 的想法。

Henze 写了一篇博客来介绍自己在 Colab Pro+ 中发现的功能，以及在 Kaggle 比赛中采用 Colab 的最佳方法。此外，文章最后还介绍了 Colab 的可替代方案。

Colab Pro + 的特性

至于 Colab 的 TPU 运转时以及并发 CPU 会话的数量，Henze 还没进行测试。

一方面有优势，与完全免费的 Colab 和 Kaggle 资源相比，Pro + 使用者能享受更高的连接稳定性，即使关闭计算机或浏览器标签页后，流程也能继续执行，上限是 24 小时。另一方面也有许多限制，比如在时间紧迫的情况下，一次只能进行 1 个会话，或者采用较慢的 P100 进行 2 个会话。

另外请注意，Colab FAQ 指出：为了防止有限的资源被少数使用者垄断，Colab Pro 和 Pro + 中的资源优先考虑最近采用资源较少的使用者。因此，使用者似乎不太可能在两个月的时间里全天候采用 V100 GPU。对于这一点，作者也打算进行更多的实验，也许会碰到这个限制。

将 Kaggle Notebook 移到 Colab 上

如果你在一周内已经超出了能采用的（相当多的）Kaggle 资源，或者在短时间内须要更多的资源，将 Kaggle Notebook 移到 Colab 将是两个很好的选择，在 Colab 上能继续训练和实验。但这一过程并不容易，须要面临两个挑战：获取数据、设置 notebook 自然环境。此外，Colab 放弃了许多标准的 Jupyter 快捷键，这种做法会增加使用者的工作量。

在数据导入 Colab 方面：目前最好和最快的方法是透过 GCS_DS_PATH 复制数据，即Google云储存路径。自 2020 年 Kaggle 被Google以来，其架构已被大量集成到Google的云自然环境中。Kaggle 数据集和比赛数据都有云储存地址，能从那里将数据转移到 Colab 上。

你能透过在 Kaggle Notebook 中运转以下代码来赢得 GCS_DS_PATH。将 seti-breakthrough-listen 替换为你自己的比赛（competition）或数据集的名称：

在 Colab 中，你能采用 gsutil 辅助工具复制数据集，甚至是单个文档夹，就像这样：

这比从 Google Drive 复制或透过 Kaggle API 下载来检索数据的速度要快得多。当然，获取数据也受到 24 小时运转时的限制。须要注意的是，会话断开后数据就丢失了，须要在新的会话中重新设置。

在会话中创建的文档（比如经过训练的模型权重或提交文档）或使用者安装的自定义库，也要受到类似的限制。Colab 安装了常用的 Python 和深度学习辅助工具，但都是旧版。使用者能透过 pip 进行更新：

须要注意两件事：安装后须要重新启动才能导入新库。不用担心，重启后数据仍然存在，但你须要确保留出足够的磁盘空间来安装。

将输出保存在 Drive 上：最后要确保将实验结果（经过训练的权重、提交文档等）复制到 Google Drive 帐户，以确保在运转时断开连接却不会丢失它们。当然你也能手动下载，但自动复制相对更可靠。

能像这样在 Colab notebook 中采用 Drive：

然后复制文档，比如透过 Python 中的 os.system。

可供选择的其他云 GPU

除了 Colab 及其订阅版以外，还有其他的云 GPU 替代方案，或许它们能提供更多更多的性能（也许能用上 A100），或许是更便宜、采用更灵活。除了大家所熟知的 GCP 和 AWS，还包括以下：

Paperspace Gradient ：G1 采用费用为每月 8 美元，并提供更多 GPU 和 6 小时运转时限制的完全免费版。除此之外，每小时花费 2.30 美元能运转 V100。此外，G1 还能提供更多 200GB 的储存容量和 5 个并行运转的 notebook。

JarvisCloud ：每小时 2.4 美元可采用 A100 GPU 。此外，JarvisCloud 还提供更多最新的 Pytorch、FastAI、Tensorflow 作为预安装架构。储存高达 500GB，每小时最高 7 美分。