之前在Coursera上听过Google的一门课，里边使用了colab，但当时基本上不需要配置，只需要密钥就行了，用完就放一边了，没再研究怎么用。最近，由于笔记本跑模型太慢，于是又想起了colab，发现对小白来说，稍微有点难度，于是总结了我的配置过程。
Colaboratory 是什么？
Colaboratory 简称“Colab”，是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。用户无需进行设置，就可以直接使用，同时还能获得 GPU 等计算资源的免费使用权限。
Jupyter 和 Colab 有什么区别？
Jupyter 是一个开放源代码项目，而 Colab 是在 Jupyter 基础之上开发的。通过 Colab，您无需下载、安装或运行任何软件，就可以使用 Jupyter 笔记本并与他人共享。
Colab 的使用量限额是多少？
Colab 之所以能够免费提供资源，部分原因在于它的使用量限额是时有变化的动态限额，并且它不会保证资源供应或无限供应资源。也就是说，总体使用量限额、空闲超时时长、虚拟机最长生命周期、可用 GPU 类型以及其他因素都会不时变化。Colab 不会公布这些限额，原因之一是它们不仅可能、而且有时确实会快速变化。如果用户希望获得更高、更稳定的使用量限额，可以订阅 Colab Pro。
Colab 提供哪些类型的 GPU？
Colab 中的可用 GPU 类型会不时变化。只有这样，Colab 才能免费提供这些资源。Colab 中的可用 GPU 通常包括 Nvidia K80、T4、P4 和 P100。
在任何给定时间，您都无法选择在 Colab 中连接的 GPU 类型。与使用 Colab 长时间运行计算的用户相比，系统有时会向交互地使用 Colab 或最近资源用量较少的用户优先提供 GPU。因此，使用 Colab 长时间运行计算的用户，或最近资源用量较大的用户，更有可能遇到使用量限制，并导致他们暂时无法使用 GPU。计算需求较高的用户可以在使用 Colab 界面的同时，在自己的硬件上运行本地运行时。如果想要更稳定地使用 Colab 最快的 GPU，用户可以订阅 Colab Pro。
请注意，我们绝对禁止使用 Colab 挖掘加密货币，这样做可能会导致您的帐号在 Colab 中被完全禁用。
在 Colab 中，笔记本可以运行多长时间？
笔记本要连接到虚拟机才能运行，虚拟机的最长生命周期可以达到 12 小时。笔记本如果处于空闲状态的时间过长，也会与虚拟机断开连接。虚拟机的最长生命周期和空闲超时行为可能会随时变化，也会根据您的使用情况调整。只有这样，Colab 才能免费提供计算资源。如果用户希望虚拟机的生命周期更长、对空闲超时行为的限制更宽松，并希望这两项随时间变化的幅度小一些，可以订阅 Colab Pro。
Colab 支持哪些浏览器？
Colab 支持大多数主流浏览器，并且在 Chrome、Firefox 和 Safari 的最新版本上进行了最全面的测试。
- 登陆Google Drive
因为需要挂载Google Drive，所以现需要登录，如果有gmail邮箱直接登陆就行。打开Google Drive。
登陆之后，创建文件夹，并添加colaboratory应用，操作依次如下：
右击空白处 --> More --> Connect more apps
点击搜索图标，搜索“Colaboratory”，点击图标安装。
- 安装完成后，右击空白处 --> Google Colaboratory 打开。
- 修改硬件加速器为GPU
选择GPU
- 挂载Google Drive。点击蓝色URL，按步骤操作，会返回一串秘钥。复制然后粘贴到如下界面输入框内（图中已经输入完毕）。
- 查看显卡驱动信息。
- 安装所需的包
! pip install tensorflow-gpu==2.1.0
notebook中 “!” 是命令行命令指示符。
我只需要Tensorflow，所以没安装其他包，其他包可以相似操作。
- 上传本地数据/脚本到Google Drive
直接将本地写好的notebook程序上传到Google Drive，然后打开运行即可。但是要注意路径问题！
以数据集为例，如图，路径为：
/content/gdrive/My Drive/GraduationProject/UCI HAR Dataset/
其中“/content/gdrive/My Drive/”是相同的，“GraduationProject”是自己创建的文件夹。
训练完成后，文件目录结构如图：
- 运行.py脚本
直接在命令行中输入类似如下语句即可运行：
! python /path/filename.py
