Что такое Google Colab?
Главный вопрос, который, вероятно, задает большинство из вас, будет …… Что такое Google Colab ??
Google Colab - это сокращение от Google Colaboratory. Начнем с того, что такое Google Colab; …. Это просто среда выполнения Python. Его можно использовать для выполнения любого типа кода Python в Интернете. Эта среда выполнения для Python похожа на интерфейс, который мы получаем в Jupyter Notebook.
Для тех, кто не знает о Jupyter Notebook, это записная книжка, как следует из названия, но для запуска кодов Python. В Jupyter Notebook вы можете выполнять коды Python в разных ячейках, где каждая ячейка может быть связана с другими. Это очень полезно, когда мы хотим пробовать разные коды и многократно выполнять разные разные коды, поэтому в этом случае вместо того, чтобы стирать код из одного и того же файла снова и снова, мы можем выполнять эти коды в разных ячейках в Jupyter Блокнот. Эти записные книжки - одна из многих функций, которые предоставляет Anaconda Navigator.
Зачем использовать Colab?
Многие из вас, должно быть, задаются вопросом; «Если мы можем использовать Jupyter, тогда зачем вообще использовать Google Colab», у меня вначале был аналогичный вопрос, но есть разные причины для перехода на Colab.
Веб-сайт:
Google Colab на самом деле основан на Интернете, то есть вам не нужно загружать какое-либо дополнительное программное обеспечение или устанавливать какие-либо пути к среде, чтобы начать работу. Все, что вам нужно, - это соответствующий веб-браузер и подключение к Интернету.
Как это изменило мою практику программирования?
Вкратце: Сообщество машинного обучения и глубокого обучения на самом деле разрабатывает множество различных моделей для решения различных проблем. Эти модели необходимы для того, чтобы компьютеры могли работать без какого-либо явного программирования. Но главная проблема с этими моделями - время, которое им нужно на обучение на огромных наборах данных.
В случае обучения этих моделей ML, графические процессоры (G raphics Processing Unit) всегда лучше и быстрее, чем процессоры. Но главная проблема в том, что графические процессоры довольно дороги, и настроить их для обучения модели в надлежащей среде Jupyter не так-то просто. Вот что мне нравится больше всего о колабе:
Google Colab позволяет использовать графические процессоры для обучения, причем бесплатно. Такое использование графических процессоров - на мой взгляд, лучшая функция, предоставляемая Colab. Также к ключевым функциям Google Colab относятся:
- Бесплатное использование графического процессора (используйте параметр времени выполнения в Colab)
- На основе браузера (следовательно, вы можете получить доступ к Colab где угодно на любом компьютере)
- Предустановленные библиотеки: Colab предоставляет вам все стандартные библиотеки, которые используются для выполнения различных задач; поэтому нет необходимости устанавливать их отдельно.
- Дружественный интерфейс. У Colab отличный интерфейс, в этом вы можете мне действительно доверять.
5. Хранилище. Google Colab позволяет хранить все создаваемые вами файлы прямо на вашем собственном Google Диске. Разве это не круто !!! Таким образом, вы можете получить доступ к своей работе где угодно, просто войдя в свой Google Диск !!
«Я настоятельно рекомендую вам попробовать Google Colab, хотя на самом деле вы вполне можете справиться с обычными компиляторами Python для общего программирования. Но для всех, кто в настоящее время изучает нейронные сети, машинное обучение и кто занимается созданием любых моделей с использованием TensorFlow и Keras, действительно получает наибольшую пользу от использования Google Colab. Удачного программирования »
