Google Colab

 

Google Colab可以说是Python编程学习及应用的绝佳神器，如果以前使用过 Jupyter notebook，您将很快学会使用 Google Colab。准确地说，Colab 是一个完全在云中运行的免费 Jupyter 笔记本环境。最重要的是，它不需要设置，并且您创建的笔记本可以由您的团队成员同时编辑 - 就像您在 Google Docs 中编辑文档一样。 Colab 支持许多流行的机器学习库，这些库可以轻松加载到您的笔记本中，这也是本篇文章着重来介绍的，附送一些玩法。

官方网站

• Google Colab：https://colab.research.google.com/

内容详情

Colaboratory，简称 Colab，是 Google Research 的一款产品，它允许开发人员通过浏览器编写和执行 Python 代码。 Google Colab 是一款出色的深度学习任务工具。它是一个托管的 Jupyter 笔记本，无需设置，并具有出色的免费版本，可免费访问 Google 计算资源，例如 GPU 和 TPU。

作为程序员，您可以使用 Google Colab 执行以下操作：

• 用 Python 编写和执行代码
• 记录支持数学方程的代码
• 创建/上传/共享笔记本
• 从/向 Google Drive 导入/保存笔记本
• 从 GitHub 导入/发布笔记本
• 导入外部数据集，比如从Kaggle
• 集成 PyTorch、TensorFlow、Keras、OpenCV
• 带有免费 GPU 和 TPU 的云服务

预装各种库

Jupyter Notebook 的 Anaconda 发行版附带了几个预安装的数据库，例如 Pandas、NumPy、Matplotlib，非常棒。另一方面，Google Colab 提供了更多预装的机器学习库，例如 Keras、TensorFlow 和 PyTorch。

保存在云端

当您选择使用普通的 Jupyter 笔记本作为开发环境时，所有内容都保存在本地计算机中。如果您对隐私持谨慎态度，这可能是您的首选功能。但是，如果您希望您可以通过任何设备通过简单的 Google 登录来访问您的笔记本，那么 Google Colab 就是您的最佳选择。您的所有 Google Colab 笔记本都保存在您的 Google Drive 帐户下，就像您的 Google Docs 和 Google Sheets 文件一样。

协作编程

如果您在一个项目中与多个开发人员合作，那么使用 Google Colab 就是绝佳选择。

免费使用 GPU 和 TPU

Google Research 可让您将其专用 GPU 和 TPU 用于您的个人机器学习项目。从经验上讲，对于某些项目，GPU 和 TPU 加速即使对于一些小项目也有很大的不同。这是我在 Google Colab 上编写所有教育项目的主要原因之一。此外，由于它使用谷歌资源，神经网络优化操作不会对本地处理器带来极多的负荷。

操作方法

由于 Colab 隐式使用 Google Drive 来存储您的笔记本，因此请确保您在继续之前登录到自己的 Google 帐户。之后打开Google Colab官网，进入下面的页面。

单击屏幕底部的 NEW PYTHON 3 NOTEBOOK 链接。将打开一个新笔记本，如下面的屏幕所示。

您可能已经注意到，笔记本界面与 Jupyter 中提供的界面非常相似。有一个代码窗口，您可以在其中输入 Python 代码。

好玩的项目分享

知道了如何使用后，在这里推荐1个项目，非常适合在Google Colab中使用：

视频抠空背景-

https://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing

总之，Google Colab绝对是Python学习和应用的绝佳工具。