（一）使用的原因
在做深度学习和机器学习的过程中，我们通常发现自己的硬件条件不足（没钱买显卡）那么我们就会选择使用免费的这种远程机器。其中colab就是一个不错的选择。
我的的电脑显卡还是古老的2G显卡，显存是明显不够的。当我跑VGG这样的网络的时候显卡的利用率直接就奔90%以上了，显卡温度也一度让我怀疑它马上就要烧了。所以选择了colab，这是谷歌提供的一个免费的供学习者免费试用的服务器。当然咱们不要往上上传一些重要的内容。
（2）怎么使用？
第一点：访问谷歌的主页
找到一个能访问谷歌主页的方法。
第二点：创建一个谷歌账号。
在使用国内手机号创建Google账号的时候可能会因为地域不让你注册。但是解决方法也很简单，你注册的时候，需要将浏览器的语言换成英语，注册完成之后再换回来。
第三点：使用谷歌浏览器登陆账号，搜索colab
这就是colab的官网了，然后我们点击左上角的无穷（∞）图标的时候，我们就进入了我们的网盘（drive）中。首先我们理解一下，colab和drive的关系。drive是一个硬盘，用来存储我们所有的数据和代码。colab是一个代码的运行平台。需要注意的一点是，我们在colab上写的代码需要放到drive里面才会保存，不然你下次新建文档，啪，没了。
我们首先可以往我们的云盘里上传训练数据集。这个上传的速度肯定是比较慢的。
我们也可以在云盘里面新建文档，例如我前面文章里的代码（经典卷积神经网络——VGG.ipynb），双击的时候他会自动使用colab打开。colab就是一个远程的jupyter记事本，给我们分配得机器里面还集成了大多数深度学习所需要的库，直接import特别方便。我们就像正常使用自己电脑上的jupyter notebook一样就好了。
你看我原来在自己电脑上需要跑接近一个小时的代码，在这15分钟就跑完了，显卡还是白嫖的香啊！
（三）第一次使用的坑
（1）colab和drive是两个平台，所以说我们如果要将我们写的代码保存到云平台上，或者说我们打开了云平台里的文件。我们一定要将云盘（drive）和colab链接起来。连接方法如图所示：
你验证完谷歌账号之后，它会提示你运行链接云盘的代码。运行就好了。
（2）然后colab提供的机器都是Linux系统的，不是Windows的，所以我们不能使用命令行里面那些命令了，我们需要学习一些Linux的命令。这里我就不介绍了。想要输命令也很简单，只需要在jupyter里面加一个code的框。在命令前面加一个!，他就会把后面的内容识别为bash命令。运行就会执行命令。
ls命令：常看文件目录
!ls
（3）使用matplotlib的时候，可能会报什么matplotlib——inline之类的错误。我们只需要装一个模块就好了
!pip install d2l
!pip install matplotlib-inline
!pip uninstall matplotlib
!pip install matplotlib==3.1.1
网友评论