使用Google-Colab訓練PyTorch神經網絡

Colaboratory 是免費的 Jupyter 筆記本環境，不須要進行任何設置就能夠使用，而且徹底在雲端運行。關鍵是還有免費的GPU能夠使用！用Colab訓練PyTorch神經網絡步驟以下：

1：新建Colab文件

Colab是在Google硬盤上面運行的，因此，須要到Google硬盤上面新建Colaboratory文件，並進行關聯，文件是以ipynb結尾的Jupyter筆記本。下面有一些Jupyter筆記本的使用技巧，能夠幫你更好的使用這個環境：

直接運行python代碼

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

以 !開頭的命令能夠執行操做系統的指令

! pwd
! ls
! cd ..   # 切換了外面的工做目錄，可是不切換當前程序的工做目錄

以 %開頭的命令表示魔法指令

%matplotlib inline  # 內嵌畫圖
%cd ..   # 切換當前程序的工做目錄，做用和os.chdir(path) 相同

2：安裝pytorch

安裝方法一：

! pip3 install torch torchvision  # 省事

安裝方法二：

! uname -a  # 查看系統  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下載頁面找到合適的版本，進行安裝

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

3：掛載Google硬盤

在運行代碼的時候須要從Google硬盤讀取數據，須要將結果保存到硬盤當中，這個時候須要進行掛載，期間須要輸入一個驗證碼。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')  # 將google硬盤掛載在/comtent/drive/目錄上面

4：設置GPU

只須要在筆記本中的：修改->筆記本設置 當中就能夠找到GPU選項。

5：編寫代碼，進行訓練

直接編寫代碼進行訓練，要注意當前的工做目錄，能夠使用%cd path 進行切換
目前colab不穩定，鏈接常常斷掉，因此當訓練的次數過多、時間過長的時候注意保存實驗結果。

如何執行python文件？

固然你也能夠不用Jupyter筆記本，使用以.py結尾的python文件，這個時候只須要執行下面的代碼。我沒有測試在這種狀況下是否可以時候用GPU。

! python test.py