Colab:学习和使用 TensorFlow 的简便方法

Colaboratory 是一个托管的 Jupyter 笔记本环境,可以免费使用,无需设置。可能你已经在 Machine Learning Crash Course、tensorflow.org’ s eager execution 教程、或者各种研究文章中看到过它。这里,我们想提供 5 个使用它的提示:

  1. TensorFlow 已预先安装

colab.research.google.com 上创建新笔记本时,TensorFlow 已经预先安装并针对所使用的硬件进行了优化。执行 import tensorflow as tf,就可以开始编码。

  1. 在代码单元中设置库和数据依赖项

使用 !pip install 或 !apt-get 创建 cell。通过这种方式可以让其他人轻松地重现您的设置。要获取训练数据,可以使用这些热门数据源教程:BigQuery,Drive,Sheets 或 Google Cloud Storage。

  1. 与 GitHub 一起使用

如果你在 GitHub 上有一个很好的 ipynb,你可以很容易地为你的读者创建一键式链接。只需将您的 GitHub 路径添加到 colab.research.google.com/github/ 即可。例如,colab.research.google.com/github/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/notebooks/hello_t2t.ipynb 将加载存储在 GitHub 上的此 ipynb。

你还可以通过 File > Save a copy to Github… 轻松地将 Colab 笔记本的副本保存到 Github。

  1. 共享和协同编辑

Colab 笔记本就像 Google Docs 和 Sheets。它们存储在 Google 云端硬盘中,可以通过协作方式进行共享,编辑和评论。只需单击笔记本右上角的 “共享” 按钮。

  1. 硬件加速

默认情况下,Colab 笔记本在 CPU 上运行。可以通过 Runtime > Change runtime type,然后选择 GPU 从而使 Colab 笔记本在 GPU 上运行。你也可以按照这些说明让 Colab 笔记本使用你的本地机器硬件。

注:说明链接 https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html

有关更多提示,请参阅我们的 welcome notebook,阅读我们的 FAQ,,或在使用 Colab(帮助>搜索代码段…)时查找有用的代码段。

注:welcome notebook 链接

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

FAQ 链接 https://research.google.com/colaboratory/faq.html

非常谢谢您对 TensorFlow 和 Colab 的关注和喜爱!


大白白 2018-7-25 17:51:34

有用,我来尝试下使用 Colaboratory。


cloump 发表于 2018-7-28 08:26:30