使用Google-Colab训练PyTorch神经网络

Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境，不须要进行任何设置就能够使用，而且彻底在云端运行。关键是还有免费的GPU能够使用！用Colab训练PyTorch神经网络步骤以下：

1：新建Colab文件

Colab是在Google硬盘上面运行的，因此，须要到Google硬盘上面新建Colaboratory文件，并进行关联，文件是以ipynb结尾的Jupyter笔记本。下面有一些Jupyter笔记本的使用技巧，能够帮你更好的使用这个环境：

直接运行python代码

import random
x = random.random()
print(x)

以 !开头的命令能够执行操做系统的指令

! pwd
! ls
! cd ..   # 切换了外面的工做目录，可是不切换当前程序的工做目录

以 %开头的命令表示魔法指令

%matplotlib inline  # 内嵌画图
%cd ..   # 切换当前程序的工做目录，做用和os.chdir(path) 相同

2：安装pytorch

安装方法一：

! pip3 install torch torchvision  # 省事

安装方法二：

! uname -a  # 查看系统  x86_64 GNU/Linux
! python --version  # 查看python版本 Python 3.6.7
! nvcc --version # 查看cuda版本 release 9.2, V9.2.148

在pytoch下载页面找到合适的版本，进行安装

! pip install https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
! pip install torchvision

3：挂载Google硬盘

在运行代码的时候须要从Google硬盘读取数据，须要将结果保存到硬盘当中，这个时候须要进行挂载，期间须要输入一个验证码。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')  # 将google硬盘挂载在/comtent/drive/目录上面

4：设置GPU

只须要在笔记本中的：修改->笔记本设置 当中就能够找到GPU选项。

5：编写代码，进行训练

直接编写代码进行训练，要注意当前的工做目录，能够使用%cd path 进行切换
目前colab不稳定，链接常常断掉，因此当训练的次数过多、时间过长的时候注意保存实验结果。

如何执行python文件？

固然你也能够不用Jupyter笔记本，使用以.py结尾的python文件，这个时候只须要执行下面的代码。我没有测试在这种状况下是否可以时候用GPU。

! python test.py