Học sản phẩm công nghệ (ML) là xu hướng tiên tiến nhất trong lĩnh vực Khoa học máy vi tính và ngẫu nhiên ai gồm khuynh hướng đối với Khoa học dữ liệu đều phải sở hữu thể nỗ lực tìm gọi về ML cùng cách vận dụng nó để giải quyết các vụ việc trong quả đât thực hoặc đơn giản dễ dàng là tạo ra một sản phẩm có thể bán được bên trên thị trường.
Bạn đang xem: Google colab là gì
Với việc xuất phiên bản các thư viện thiết kế như Keras , ScikitLearn , TensorFlow cùng PyTorch , thừa trình cải tiến và phát triển các quy mô ML vẫn được dễ dàng hóa đến cả độ đáng kể. Mặc dù nhiên, mọi tín đồ vẫn phải đương đầu với những thách thức trong việc cấu hình thiết lập môi trường mã hóa rất có thể xử lý những thư viện do vậy và không ít người có máy vi tính mất tương đối nhiều thời gian để chạy các vận động học thứ trên những bộ tài liệu thậm chí khủng vừa phải.
Nếu ai đang phải đương đầu với những sự việc này hoặc chỉ sẽ tìm kiếm một môi trường giỏi hơn để mã hóa ML, chớ sợ Google hỗ trợ bạn!
Google Colab là gì? tại sao bạn nên thực hiện nó?
Vào năm 2018, Google vẫn tung ra một gốc rễ tuyệt vời có tên là " Google Colaboratory " (thường được hotline là " Google Colab " hoặc chỉ " Colab "). Colab là 1 nền tảng đám mây trực tuyến dựa vào khung Jupyter Notebook , được thiết kế với chủ yếu để thực hiện trong ML và các chuyển động học sâu. Có khá nhiều tính năng phân biệt khiến cho nó trở nên khác hoàn toàn với bất kỳ môi ngôi trường mã hóa như thế nào khác.
Thư viện được thiết đặt sẵn
Một trong những tiện ích chính của việc sử dụng Colab là nó có phần lớn các thư viện phổ biến quan trọng cho câu hỏi học sản phẩm như TensorFlow , Keras , ScikitLearn , OpenCV , numpy , pandas , v.v. được setup sẵn. Có toàn bộ các phụ thuộc vào này có nghĩa là chúng ta cũng có thể chỉ bắt buộc mở một sổ biên chép và ban đầu viết mã mà không cần thiết phải thiết lập bất kể thứ gì. Bất kỳ thư viện nào chưa được setup sẵn cũng rất có thể được thiết lập bằng các lệnh đầu cuối tiêu chuẩn. Mặc dù cú pháp để tiến hành các lệnh đầu cuối vẫn giữ lại nguyên, bạn phải thêm dấu chấm than (!) Ở đầu lệnh để trình biên dịch có thể xác định nó là lệnh đầu cuối.
Dựa trên đám mây
Một nhân tài khác là môi trường thiên nhiên Colab hòa bình với khả năng thống kê giám sát của chính máy tính của bạn. Vày nó là một hệ thống dựa trên đám mây, miễn là chúng ta có kết nối internet, chúng ta có thể chạy ngay cả các chuyển động học sản phẩm nặng từ bỏ một máy tính xách tay tương đối cũ, thông thường, sẽ không còn thể xử lý tải việc triển khai các chuyển động đó cục bộ. Xung quanh ra, Google cũng cung ứng GPU ( Bộ xử lý đồ họa ) với TPU ( Bộ xử trí căng ) miễn phí. Các trình tăng speed phần cứng này có thể được cho phép bạn chạy các chuyển động học thiết bị nặng trên các tập dữ liệu lớn nhanh hơn các so với ngẫu nhiên môi trường toàn bộ nào.
Tính linh hoạt của dữ liệu
Mặc dù Colab có thể chấp nhận được bạn tải các tệp của chính bản thân mình lên thời gian chạy mỗi khi chúng ta sử dụng nó, tôi thấy rằng việc tải lên và cài đặt lên lại các tập dữ liệu lớn mỗi khi chúng ta khởi đụng lại thời gian chạy rất có thể gây cực nhọc chịu. Colab cũng cung cấp cho bạn tính hoạt bát của dữ liệu, một giải pháp thay thế 1-1 giản bằng phương pháp cho phép các bạn "gắn" Google Drive vào sổ ghi chép của mình. Thao tác làm việc này chỉ yêu ước hai loại mã mà Colab chèn cho mình chỉ bởi một nút nhấn và làm việc này được cho phép bạn đọc các tệp mà chúng ta đã download lên Google Drive. Điều này có nghĩa là bạn chưa phải tải lại những tệp của bản thân mình sau những lần khởi hễ lại thời hạn chạy. Bạn chỉ cần tải bọn chúng lên một lần và truy cập chúng đối kháng giản bằng phương pháp gắn Google Drive.
Hình sát bên cho thấy các nút để thiết lập lên tệp của khách hàng hoặc gắn kết Google Drive của bạn. Nếu bạn có nhu cầu xem mã quan trọng để gắn kết Google Drive của mình, mã đó sẽ được cung ứng ở phần sau của bài viết.
Cộng tác và truy vấn liền mạch
Giống như phần còn lại của các nền tảng chỉnh sửa tài liệu trực đường của Google như Google docs , Google Slide s, Google Sheets , v.v., Colab cũng cung cấp các tùy chọn share tương tự chất nhận được bạn hợp tác liền mạch với những người dân khác trong các dự án mã hóa chung. Một điều cần xem xét là khi bạn chia sẻ sổ ghi chép, những người tiêu dùng khác quan yếu thấy cổng đầu ra và kết quả từ mã mà bạn thực thi. Xung quanh ra, nếu khách hàng tải một số trong những tệp từ lắp thêm tính của chính mình lên sổ ghi chép, các cộng tác viên khác sẽ không còn thể nhận thấy chúng, vày vậy tốt hơn là tải các tệp kia lên Google Drive rồi truy cập chúng từ kia để gần như người có thể xem và thực hiện tệp.
Xem thêm: Top 16 App Học Tiếng Anh Lớp 4 Miễn Phí, Tốt Nhất Cho Trẻ Em
Nếu bạn đã dành thời gian viết mã bằng môi trường xung quanh cục bộ, chúng ta chỉ hoàn toàn có thể tải các tệp kia lên cột với tiếp tục thao tác ở đó. Tương tự, bạn luôn rất có thể tải xuống sổ biên chép colab của bản thân mình ở định hình .py hoặc format .ipynb. Bạn cũng có thể lưu sổ ghi chép của chính mình vào Google Drive hoặc giữ trực tiếp vào GitHub . Colab được sản phẩm công nghệ tính năng tự động lưu tương tự như như nhân kiệt được thấy trong tài liệu, trang trình diễn của Google , v.v. Nhưng bạn có thể lưu sổ tay theo cách thủ công.
Mẹo và Thủ thuật áp dụng ColabKhi lần trước tiên mở Google Colab , bạn cũng có thể truy cập ngay vào một trong những vài sổ tay lý giải được viết sẵn nhằm bắt đầu. đều điều này hoàn toàn có thể rất hữu ích nếu như bạn có ít hoặc thậm chí không có kinh nghiệm trước cùng với ML. Bạn cũng có thể mở một sổ ghi chép new ( cung ứng Python 3 ). Bạn cũng có thể truy cập sổ ghi chép cách đây không lâu của mình. Ngoại trừ ra, nếu như bạn đang xem qua một trong những hướng dẫn cơ bạn dạng trên website TensorFlow hoặc PyTorch , những liên kết đến những triển khai Colab tựa như thường mở ra trên chính trang web.
Khi chúng ta đã mở sổ biên chép của mình, chúng ta phải nhấp vào nút "Kết nối" ngơi nghỉ trên thuộc bên cần trước khi bạn cũng có thể thực thi ngẫu nhiên mã nào nhưng đôi khi, điều này được thực hiện tự động. Nếu khách hàng thực thi mã trước khi nhấp vào nút này, nó sẽ tự động hóa kết nối với thời gian chạy và kế tiếp thực thi.
Trong thanh điều khoản ở bên trên cùng bên trái, nếu khách hàng Di loài chuột qua "Runtime", chúng ta có thể chọn tùy chọn "Change Runtime Type" và sau đó chọn bộ tăng tốc phần cứng sẽ thực hiện (GPU hoặc TPU) nếu như khách hàng cần nhiều tài nguyên cùng tốc độ đo lường và tính toán hơn được cung cấp bởi thời gian chạy CPU tiêu chuẩn. GPU nhanh hơn đáng kể so với thời gian chạy khoác định (CPU) và TPU nhanh hơn các so với thậm chí còn cả GPU, bởi vậy những bộ tăng tốc này có thể chấp nhận được bạn làm việc với cân nặng lớn tài liệu với chi phí nhanh hơn nhiều mà bạn chưa phải bỏ ra một vài tiền lớn để mua. GPU hoặc TPU.
Hãy nhớ rằng lúc khởi hễ lại thời hạn chạy, các bạn sẽ mất toàn bộ các trạng thái biến hóa đã lưu giữ và các bạn sẽ phải xúc tiến lại tất cả mã mà bạn đã thực thi cho đến nay.
Để gắn kết Google Drive, bạn cũng có thể viết mã sau:
from google.colab import drivedrive.mount("/content/gdrive")
Bạn cũng có thể biến đổi giữa chính sách ánh sáng sủa và cơ chế tối và có thể điều chỉnh cài đặt trong Bảng lệnh để biến đổi mã của chúng ta trông như vậy nào. Chúng ta có thể quyết định bao gồm hiển thị số dòng ở kề bên mã giỏi không.
Nếu bạn muốn ghi lại mã của bản thân mình tốt, ngoài câu hỏi chỉ chèn dìm xét, chúng ta cũng có thể chèn cục bộ trường văn bạn dạng vào sổ ghi chép nhằm ghi tin tức tài liệu chính xác, giống như như cách chúng ta có thể chèn trường văn phiên bản trên Máy tính cầm tay Jupyter .
TakeawaysGoogle Colab là nguyên tắc miễn phí cuối cùng dành cho tất cả những người muốn gia nhập vào công nghệ dữ liệu. Các tiện ích khác nhau của việc mã được lưu giữ trữ tự động được link với Google Drive của người tiêu dùng cùng với phần chia ly của bọn chúng - GPU miễn mức giá và TPU tạo nên Colab trở thành nền tảng thân mật với người dùng mà những người muốn gia nhập vào lĩnh vực Khoa học tài liệu sẽ tìm thấy những tiện ích. Để hiểu thêm thông tin, bạn có thể truy cập trang câu hỏi thường gặp mặt của Google .
Bạn có thể xem các nội dung bài viết khác của mình tại đây:
vật dụng học- Cây quyết định và cỗ phân một số loại rừng tình cờ Lập trình trong cố kỉnh kỷ 21: chúng ta nên học ngữ điệu nào? Tính quý giá của số Pi bằng cách sử dụng số ngẫu nhiên: Mô rộp Monte CarloJapanese Spanish German French thai Portuguese Russian Vietnamese Italian Korean Turkish Indonesian Polish Hindi
Ý thức là gì: Ẩn dụ ngọn lửa
Ý thức là gì? Đó là một câu hỏi đã làm hoảng sợ các triết gia và nhà khoa học trong vô số nhiều thế kỷ. Một vài người nói rằng đó là 1 trong thứ phù du mà họ không thể thực sự hiểu được, không dựa vào vào cơ thể của bọn chúng ta.
Làm chũm nào để biến một nhà cải cách và phát triển chuỗi khối
Lộ trình biến đổi nhà cải tiến và phát triển blockchain.với mức lương vừa đủ là 154 nghìn đô la từng năm với tăng trưởng quá trình ổn định, hiện nay là thời gian lý tưởng nhằm học cải tiến và phát triển blockchain. Để sinh sản và đổi mới công nghệ blockchain, những nhà phát triển blockchain tiến hành các tài năng khác nhau, bao hàm mạng thiết bị tính, mật mã, thuật toán và cấu trúc dữ liệu.
đọc biết trực quan tiền về thư viện torchvision - từ cơ bạn dạng đến nâng cấp (Phần 1/3) Torchvision là gì? Torchvision là 1 trong thư viện giành cho Computer Vision song hành với PyTorch. Nó có những tiện ích để đổi khác Hình ảnh và video hiệu quả, một số quy mô được huấn luyện và đào tạo trước thường xuyên được thực hiện và một số bộ dữ liệu (torchvision không đi kèm theo với PyTorch, bạn sẽ phải thiết lập riêng nó.
đọc biết trực quan tiền về thư viện torchvision - với 14 ví dụ như trực quan liêu về các phép thay đổi (Phần 2/3) Đối cùng với Phần 1 (giới thiệu về những mô-đun trong torchvision), phấn kích truy cập link bên dưới. Trong bài viết này, chúng ta sẽ nghiên cứu với các phép đổi khác là các hàm biến đổi hình ảnh đơn giản rất có thể được tiến hành theo trình trường đoản cú ngay sau khoản thời gian tập tài liệu (hình ảnh) được tải.
Graph Neural Networks (GNN) đang nổi lên như một hộp phép tắc tiêu chuẩn để học tập từ tài liệu đồ thị. GNN hoàn toàn có thể thúc đẩy cải tiến cho các vấn đề có ảnh hưởng lớn trong các nghành nghề khác nhau, ví dụ điển hình như lời khuyên nội dung hoặc phát hiện tại thuốc.
Ở bài xích trước của tôi, bọn họ đã học cách xác định các đối tượng quan tâm dựa trên phát hiện tại đốm color và các thành phần được kết nối. Mặc dù nhiên, sẽ sở hữu được lúc chúng ta phải tách các đối tượng quan tâm ví dụ khỏi hình hình ảnh của bọn chúng ta.
Grammys 2022: Người hâm mộ phản ứng với trình diễn siêu điệp báo viên của BTS: "BTS Vegas Residency When"
BTS sẽ thắp sáng sảnh khấu trên Lễ trao giải Grammy vào buổi tối Chủ nhật. Người ái mộ cũng đăng tải trên social yêu cầu BTS xin cư trú tại Las Vegas.
Lane Kim thành hôn với Zack Van Gerbig, khiến cho những người ngưỡng mộ "Gilmore Girls" thất vọng. Nhưng, vì sao nhiều bạn lại ghét nhân thứ này?
"RHOD" tất cả bị hủy bởi bụi phóng xạ "RHONY" không? Tiffany Moon bật mý những gì cô ấy đang nói với những nhà sản xuất sau khoản thời gian quay phần 5 về phần 6.
tìm hiểu chi tiết hậu trường về xem xét của Sammy Hagar trước khi rocker quyết định gia nhập Van Halen sau thời điểm David Lee Roth ngủ việc.
thông báo năm 2003 rằng các nhà kỹ thuật đã xong xuôi bộ gen người đầu tiên có khoảng cách 8%. Giờ đồng hồ đây, khoảng trống đó đã được lấp đầy và bộ gen thứ nhất của con fan đã được công bố.
Thượng viện Hoa Kỳ vừa mới đây đã thông qua một dự luật để triển khai cho thời gian tiết kiệm ánh nắng ban ngày là vĩnh viễn. Tuy nhiên, những nhóm y tế hạn chế lại nó. Các phân tích nói gì và Tổng thống Joe Biden tất cả nên ký kết dự công cụ thành luật?
chúng ta có thể đã thấy phần đông lá cờ cầu nguyện Tây Tạng bay phấp cút trong gió, nhưng bọn chúng tượng trưng đến điều gì cùng ai buộc phải treo chúng?
