Google Colab(全称Google Colaboratory,中文名称:谷歌合作实验室)是由Google提供的免费云端Jupyter笔记本服务,专为机器学习和数据分析设计。用户可通过浏览器直接编写并运行Python代码,无需本地环境配置,支持GPU/TPU加速计算,并深度集成Google Drive实现文件存储与协作。其交互式界面、预装库支持和实时多人编辑功能,特别适合教育、原型开发及资源受限的研究者,实现云端高效编程与协作。
1、准备工作:由于 Google 相关服务在国内无法直接访问,你需要先使用合法的节点网络工具来访问谷歌页面。需要购买节点网络的可以在这里下单>>
2、访问注册页面:打开浏览器,输入谷歌账号注册页面的地址。
3、填写信息:在注册页面,按照提示填写你的姓名、用户名(通常是你选择的邮箱前缀)、密码等信息。
4、验证手机号:填写你的手机号码,点击 “下一步”,谷歌会向该手机号发送验证码,输入收到的验证码进行验证。如果在填写手机号获取验证码阶段出现报错,可将浏览器设置成英文再尝试。
完成注册:验证通过后,即可完成 Google 账号的注册。你可以使用注册好的账号登录Google Colab进行使用。
打开浏览器,访问Google Colab 官网,使用注册好的 Google 账号登录。
登录后,你会看到左侧是文件列表,可用于管理笔记本文件;右侧是操作界面,用于创建和编辑笔记本。
点击界面右上角的 “+ New Notebook” 按钮,即可创建一个新的笔记本。
你还可以选择笔记本使用的运行时环境,如 Python 3 等。
在笔记本的单元格中输入 Python 代码。例如,输入print("Hello, World!")。
点击单元格左侧的运行按钮(三角形图标),或使用快捷键Shift + Enter来运行代码,代码的输出结果会显示在单元格下方。
如果需要使用本地数据,可以点击左侧文件列表中的 “Upload” 按钮,选择本地文件进行上传。
上传后,可使用相关代码读取数据。例如,若上传的是 CSV 文件,可以使用pandas库的read_csv函数来读取,如import pandas as pd; data = pd.read_csv('your_file.csv')。
如果需要使用一些额外的库,可在单元格中使用!pip install命令进行安装。例如,要安装numpy库,可输入!pip install numpy。
安装完成后,就可以在代码中导入并使用该库,如import numpy as np。
点击界面左上角的 “File”,选择 “Save” 或 “Save a Copy in Drive” 来保存笔记本。保存到 Google Drive 可以方便后续随时访问和继续编辑。
若要与他人分享笔记本,点击 “Share” 按钮,设置分享权限并输入对方的邮箱地址或生成分享链接即可。
点击 “Runtime” 菜单,选择 “Change runtime type”。
在弹出的对话框中,从 “Hardware accelerator” 下拉菜单中选择 “GPU” 或 “TPU”(如果有可用资源且符合使用条件),点击 “Save”。之后,你的代码就可以在 GPU 或 TPU 上运行,以加速计算。
如果你想在 Colab 中访问 Google Drive 中的文件,可以在笔记本中运行以下代码来挂载 Google Drive:
挂载后,就可以通过文件路径/content/drive/MyDrive/来访问 Google Drive 中的文件和文件夹。
Colab Pro:每月费用为 9.99 美元。该版本能提供比免费版更好的 GPU 算力,并且在使用时长等方面有一定优势,比如可以减少因资源限制导致的运行中断情况,适合对计算资源有较高要求的专业用户。
Colab Pro+:每月费用为 49.99 美元。相比 Pro 版,Pro + 版在计算资源和使用权限上有进一步提升,例如能提供更强大的 GPU 型号,支持更长时间的不间断运行,适合对计算性能和稳定性要求极高的用户,如专业的数据科学家和深度学习研究人员。
需要代为开通Colab Pro会员计划的小伙伴可以在这里下单>>
今天就写到这里了。关于Colab还有很多地方值得我们去探索。由于篇幅有限,下次有机会再深入展开。本文主要介绍了google colab如何注册账号,google colab的使用方法以及Colab 的付费版本是怎么计费的。有需要开通Colab PRO会员的小伙伴可以在上面下单。我们将竭诚为您服务。
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