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划重点：免费GPU，免费GPU，免费GPU
官方说明：
1.Colab是Google提供的一个研究型项目。可以免费使用CPU,GPU,TPU环境。具体可免费使用多久还不知道。
2.Colab支持NoteBook的，支持各种深度学习框架。
3.官方说明：
https://colab.research.google.com/notebook与其花钱买服务器资源，用colab的免费资源真的是太香了。用于研究和测试绝对是足够了。最近在使用Bert的时候，发现和自己笔记本Cpu的速度快了近20倍（可能我电脑太差enmmm）
教程开始
提前准备：没有的话就不要往下面继续了。
1.Gmail账号
2.上(ti)网(zi)环境(联系我获取FQ方式)
1.进入Google云盘
https://drive.google.com/drive/my-drive
可以右键新建文件夹，以及上传自己需要的数据文件。
2.在文件夹中创建Colab笔记本。也就是notebook
通过右键单击>更多> Colaboratory创建一个jupyter notebook
可以通过点击文件名，进行文件重命名
3.设置使用GPU
点击 修改>笔记本设置>None/GPU/TPU>保存
4.现在就可以运行一些linux的一些命令 “!”
可以使用一些ls，cd，pip install 等等。可以根据自己的需求安装一些软件包或者卸载软件包，然后安装特定版本的软件包。
然后一些其他的使用方式和jupyter的使用方式是一致的。包括代码块的添加删除等。
5.关联Google Driver
关联Google云盘和挂载，方便使用我们的网盘数据。然后利用自己上传的一部分数据就可以做模型研究测试了。首先在代码块中运行一下代码。然后根据提示
# 挂载文件到服务器!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fusefrom google.colab import authauth.authenticate_user()from oauth2client.client import GoogleCredentialscreds = GoogleCredentials.get_application_default()import getpass!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URLvcode = getpass.getpass()!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}!mkdir -p drive!google-drive-ocamlfuse drive
运行后，会提示一些链接信息。点击链接信息输入对应的token后就能够拿到对应的鉴权了。注意一共会有两次输入。
6.网盘文件使用
文件的使用和在服务器上的文件使用是一样的。只需要读取对应的文件路径就ok啦。也可以使用”!ls”进行文件查看
Eg : #path = './drive/study/data/test.csv'7.然后就可以愉快的玩耍了
服务器相关信息查看
1.查看是否使用GPU
import tensorflow as tftf.test.gpu_device_name()
CPU情况：
GRU情况：
2.GPU的信息
from tensorflow.python.client import device_libdevice_lib.list_local_devices()
随机分配到了Tesla T4。
3.查看内存环境信息
!cat /proc/meminfo
4.查看CPU的信息
!cat /proc/cpuinfo
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