部署colab利用GPU资源训练深度学习模型

环境配置深度学习

Word count: 343Reading time: 1 min

 2022/03/13 

前言

深度学习模型需要GPU加持提高训练速度，但是目前GPU和许多云端租借的GPU价格昂贵，因此本文将用谷歌团队的colab实现免费GPU的使用，满足深度学习的个人学习需求

以下链接为部署原文

参考网站： Colab基本使用方法及配置

目前所用到的代码功能

1、查看GPU资源

# 查看GPU资源
!nvidia-smi

2、连接谷歌云端硬盘

# 连接谷歌云端硬盘
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

3、查看库版本

# 查看版本
import scipy
scipy.__version__

4、 pip安装库

# pip安装库
!pip install scipy==1.2.1

5、运行代码-训练模型

# 运行代码
import os
path = "/content/drive/MyDrive/srcnn-tensorflow-image-master" 
os.chdir(path)
os.listdir(path)
!python main.py

6、部署github项目到colab

参考链接

解决Colab每12h断连的问题

每60分钟自动运行代码刷新，解除90分钟断开限制.

使用方法：colab页面按下 F12或者 Ctrl+Shift+I (mac按 Option+Command+I) 在console（控制台）输入以下代码并回车.

复制以下代码粘贴在浏览器console！！不要关闭浏览器以免失效

function ClickConnect(){
  colab.config
  console.log("Connnect Clicked - Start"); 
  document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-button").shadowRoot.querySelector("#connect").click();
  console.log("Connnect Clicked - End");
};
setInterval(ClickConnect, 60000)

Author：AkiraZheng

Link：https://akirazheng.github.io/2022/03/13/%E9%83%A8%E7%BD%B2colab%E5%88%A9%E7%94%A8GPU%E8%B5%84%E6%BA%90%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B/

Publish date：March 13th 2022, 4:03:00 pm

Update date：October 4th 2024, 1:59:59 am

License：本文采用知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议进行许可

Next Post

搭建Conda虚拟环境
Previous Post

重装系统后Hexo博客部署教程

CATALOG

前言
以下链接为部署原文
目前所用到的代码功能
解决Colab每12h断连的问题