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奈斯先生
作者:amit chaud harytrr
把机器的心挖出来
编辑:陈平
Google Colab为广大的AI开发人员提供免费的服务GPU，因此您可以轻松地在深层学习框架、Pytorch和其他深层学习框架中运行，但是您在本文中学习了如何使用Colab技术，从而提高了效率
1.这是笔记本
当我们在哥伦比亚尝试一个暂时的东西，我们会制造很多混乱，没有标题
要解决此问题，请将以下链接添加到您的书签:https://colb . research . Google . com/notebooks/empty . ipynbtr
这将打开一个定制的scratch笔记本电脑，您对该文件夹所做的任何更改都不会保存在主目录中
2.单位时间
一般来说，我们会手动计算程式码的开始和结束时间之间的差异。Colab会提供内建的功能来执行储存格，只要将滑鼠停留在储存格执行图示上即可
3.执行一个单位的一部分
您也可以选取储存格并按一下部分储存格以执行「选取」按钮，或按ctrl+shift+enter
65432 + 4R
4.jupytter笔记型电脑快速键盘
键盘快速键可以让程式设计变得简单，但是Jupiter的笔记型电脑快速键无法直接在Colab中使用，但是有关系图可以解决这个问题，也就是说，Jupiter的前几个快速键中有一个
号
下面是一些快捷键已完全更改或更改的例外情况
号
5.跳至类别规格
类似于IDE，您可以按Ctrl键并按一下类别名称，以浏览至类别定义，例如，如果您在此按一下类别名称，然后再按一下类别名称，就会尝试浏览至类别定义
号
6.在GitHub中打开笔记本电脑
google colab团队提供Chrome的官方服务，您可以使用colb时间直接从GitHub上打开笔记本电脑部分
延伸下载地址:https://chrome . Google . com/web store/details/open in
安装完成后，单击GitHub笔记本电脑的colab直接打开图标
号
或者，您可以手动开启GitHub笔记型电脑，然后将github.com变更为colb . research . Google . com/github
https://github . com/faster/course-v3/blob/master/nbs/dl 1/00 _笔记本电脑_tutorial.ipynbtr
用这个替换
https://colab . research . Google . com/github/fasti/courage-v3/blob/master/nbs/dl 1/00 _ notebook _ tutorial . IPN
使用githubtocolab.com代替github.com的方法更简单
https://github . com/faster/course-v3/blob/master/nbs/dl 1/00 _笔记本电脑_tutorial.ipynbtr
用这个替换
https://githubtoolab . com/faster/course-v3/blob/master/nbs/dl 1/00 _笔记型电脑_tutorial.ipynbtr
7.从Colab执行Flask
您可以使用https://github . com/g staff/flake-grok将应用程序转换为colab上的flask web演示原型
首先，你必须建立瓶和瓶-ngkang
孩子们，准备好了吗
接下来，您必须将flvplayback物件传递给run _ with _ ngrok。启动函数时，ngk会显示端点
从bottle _ n groker导入run _ with _ n grocker中导入瓶子
应用程式=瓶(_name__run_with_n grok)
@ app . route(& # 39)/# def hello():返回& 39你好，世界& 39如果你是_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _翻译:名字82和
号
8.在tenstor flow版本之间切换
您可以轻松地从“腾思流1”切换到“腾思流2”
使用以下命令进入张量积
% XTensorflow_version1。我是XTR
使用以下命令切换到tensorflow 2.2
% XTensorflow_version 2的版本。我是XTR
考虑到需要重新启动才能运行，Colab建议您使用预先安装的XTOR流版本，而不要使用pip命令
9.Tenstor Board已召集
此外，笔记本还提供了一个命令，您可以直接使用它来设置日志目录的位置--log in
正式学习如何使用笔记本电脑:https://colab . research . Google . com/github/tensor board/blob/master/docs/tensor board _ in _ notebook . IPN
% load _ extender board % tensor board % tensor board-日志记录
0次
10.显示资源边界
Colab提供以下免费的专业版功能，如果您需要更长的运行时间、更高的GPU和内存，您可以将每月10美元的价格转换为专业版
65432 + 111
您可以使用下列指令来检视您指定的GPU
孩子们nvidia-smi
关于CPU可以执行此命令的信息
小孩猫/proc/cpuinfo
还可以使用以下命令查看RAM量
将卸载导入psutil _ GB = psutil . virtual _ memory()/total/1e 9 print(ram _ GB)
11.使用交互式shell
Colab没有内建的互动式终端机打印机，但是您可以使用bash指令以互动方式尝试shell指令
-孩子们-bash
现在，您可以在指定的输入方块中执行任何shell命令
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在「结束」输入方块中，输入要移除的外壳
65432 + 133
12.当前内存和存储使用情况
Colab提供了一个内存使用指示灯，如果鼠标悬停在该指示灯上，则会打开一个窗口，其中显示当前内存、存储使用情况和总容量
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13.打开Colb标记
您可以使用以下markdown代码在README.md或jupyter笔记本电脑中添加“在colab中打开”标志
65432 + 155号
我们要把这个代码下载到SVG美工上，然后把它连接到colab笔记型电脑上
65432 + 171号
15.设置Conda的周围
如果miniconda用作python，您可以通过以下环境管理器的笔记本电脑命令来运行colab
#下载Mini Conda安装脚本wget https://repo . anaconda . com/mini conda 3-latest Linux-x86 . 64 . sh #请在静默模式下运行chmod x mini conda 3-latest Linux-x86 _ 64 . sh #启动安装。/mini conda 3-latest Linux-x86 _ 64 . sh-B- p/usr/local # make conda package在当前环境中导入sys.path.append(和# 39)/usr/local/lib/python 3.7/site package/& # 39是否适用
运行卷后，您可以像平常一样使用conda来加载包
孩子们，康达装瓶机
16.从命令列管理Colab笔记型电脑
使用colab-cli，您可以轻松建立colab笔记型电脑，并在本机与笔记型电脑同步:https://github . com/akashy 090/colab用户端
65432 + 181号
17.操作背景任务
在某些情况下，我们需要启动一些网站来增加服务器或后台任务，然后才能运行正常的应用程序
使用「美工刀」命令执行背景工作，然后使用「正常shell」指令，并在背景中输入字元(a)，以确保稍后可以执行
孩子们玩的开心吗
18.提醒我培训已完成
如果您要执行长时间的工作，例如教学模式，您可以将Colab设定为在完成后传送桌面通知
要启用此功能，请访问工具设置并激活“显示桌面通知”复选框
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此时，在其它标签、窗口或应用程序中，当colab任务完成时，弹出窗口将通知您激活浏览器通知
执行javascript代码19
使用%%javascript执行javascript程式码
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20.对Colab执行VSCode
您可以使用全部Colab，请参阅https://amitnss . com/vs code-on-colb/(昆虫)
65432 + 211号
原始连接:https://amitnss . com/2020/06/Google-co实验室提示
