想免費用谷歌資源訓練神經網絡？Colab 詳細使用教程 —— Jinkey 原創

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本文做者 Jinkey（微信公衆號 jinkey-love，官網 https://jinkey.ai）
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1 簡介

Colab 是谷歌內部類 Jupyter Notebook 的交互式 Python 環境，免安裝快速切換 Python 2和 Python 3 的環境，支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等)，支持 pip 安裝任意自定義庫。
網址：
https://colab.research.google...

2 庫的安裝和使用

Colab 自帶了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Pandas 等深度學習基礎庫。若是還須要其餘依賴，如 Keras，能夠新建代碼塊，輸入

# 安裝最新版本Keras
# https://keras.io/
!pip install keras
# 指定版本安裝
!pip install keras==2.0.9
# 安裝 OpenCV
# https://opencv.org/
!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python
# 安裝 Pytorch
# http://pytorch.org/
!pip install -q http://download.pytorch.org/whl/cu75/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torchvision
# 安裝 XGBoost
# https://github.com/dmlc/xgboost
!pip install -q xgboost
# 安裝 7Zip
!apt-get -qq install -y libarchive-dev && pip install -q -U libarchive
# 安裝 GraphViz 和 PyDot
!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot

3 Google Drive 文件操做

受權登陸

對於同一個 notebook，登陸操做只須要進行一次，而後才能夠進度讀寫操做。

# 安裝 PyDrive 操做庫，該操做每一個 notebook 只須要執行一次
!pip install -U -q PyDrive
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials

# 受權登陸，僅第一次的時候會鑑權
auth.authenticate_user()
gauth = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
drive = GoogleDrive(gauth)

執行這段代碼後，會打印如下內容，點擊鏈接進行受權登陸，獲取到 token 值填寫到輸入框，按 Enter 繼續便可完成登陸。

遍歷目錄

# 列出根目錄的全部文件
# "q" 查詢條件教程詳見：https://developers.google.com/drive/v2/web/search-parameters
file_list = drive.ListFile({'q': "'root' in parents and trashed=false"}).GetList()
for file1 in file_list:
  print('title: %s, id: %s, mimeType: %s' % (file1['title'], file1['id'], file1["mimeType"]))

能夠看到控制檯打印結果

title: Colab 測試, id: 1cB5CHKSdL26AMXQ5xrqk2kaBv5LSkIsJ8HuEDyZpeqQ, mimeType: application/vnd.google-apps.document

title: Colab Notebooks, id: 1U9363A12345TP2nSeh2K8FzDKSsKj5Jj, mimeType: application/vnd.google-apps.folder

其中 id 是接下來的教程獲取文件的惟一標識。根據 mimeType 能夠知道 Colab 測試 文件爲 doc 文檔，而 Colab Notebooks 爲文件夾（也就是 Colab 的 Notebook 儲存的根目錄），若是想查詢 Colab Notebooks 文件夾下的文件，查詢條件能夠這麼寫：

# '目錄 id' in parents
file_list = drive.ListFile({'q': "'1cB5CHKSdL26AMXQ5xrqk2kaBv5LBkIsJ8HuEDyZpeqQ' in parents and trashed=false"}).GetList()

讀取文件內容

目前測試過能夠直接讀取內容的格式爲 .txt（mimeType: text/plain），讀取代碼：

file = drive.CreateFile({'id': "替換成你的 .txt 文件 id"}) 
file.GetContentString()

而 .csv 若是用GetContentString()只能打印第一行的數據，要用``

file = drive.CreateFile({'id': "替換成你的 .csv 文件 id"}) 
#這裏的下載操做只是緩存，不會在你的Google Drive 目錄下多下載一個文件
file.GetContentFile('iris.csv', "text/csv") 

# 直接打印文件內容
with open('iris.csv') as f:
  print f.readlines()
# 用 pandas 讀取
import pandas
pd.read_csv('iris.csv', index_col=[0,1], skipinitialspace=True)

Colab 會直接以表格的形式輸出結果（下圖爲截取 iris 數據集的前幾行）， iris 數據集地址爲 http://aima.cs.berkeley.edu/d... ，學習的同窗能夠執行上傳到本身的 Google Drive。

寫文件操做

# 建立一個文本文件
uploaded = drive.CreateFile({'title': '示例.txt'})
uploaded.SetContentString('測試內容')
uploaded.Upload()
print('建立後文件 id 爲 {}'.format(uploaded.get('id')))

更多操做可查看 http://pythonhosted.org/PyDri...

4 Google Sheet 電子表格操做

受權登陸

對於同一個 notebook，登陸操做只須要進行一次，而後才能夠進度讀寫操做。

!pip install --upgrade -q gspread
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

import gspread
from oauth2client.client import GoogleCredentials

gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default())

讀取

把 iris.csv 的數據導入建立一個 Google Sheet 文件來作演示，能夠放在 Google Drive 的任意目錄

worksheet = gc.open('iris').sheet1

# 獲取一個列表[
# [第1行第1列, 第1行第2列, ... , 第1行第n列], ... ,[第n行第1列, 第n行第2列, ... , 第n行第n列]]
rows = worksheet.get_all_values()
print(rows)

#  用 pandas 讀取
import pandas as pd
pd.DataFrame.from_records(rows)

打印結果分別爲

[['5.1', '3.5', '1.4', '0.2', 'setosa'], ['4.9', '3', '1.4', '0.2', 'setosa'], ...

寫入

sh = gc.create('谷歌表')

# 打開工做簿和工做表
worksheet = gc.open('谷歌表').sheet1
cell_list = worksheet.range('A1:C2')

import random
for cell in cell_list:
  cell.value = random.randint(1, 10)
worksheet.update_cells(cell_list)

5 下載文件到本地

with open('example.txt', 'w') as f:
  f.write('測試內容')
files.download('example.txt')

6 實戰

這裏以我在 Github 的開源LSTM 文本分類項目爲例子https://github.com/Jinkeycode...
把 master/data 目錄下的三個文件存放到 Google Drive 上。該示例演示的是對健康、科技、設計三個類別的標題進行分類。

新建

在 Colab 上新建 Python2 的筆記本

安裝依賴

!pip install keras
!pip install jieba
!pip install h5py

import h5py
import jieba as jb
import numpy as np
import keras as krs
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

加載數據

受權登陸

# 安裝 PyDrive 操做庫，該操做每一個 notebook 只須要執行一次
!pip install -U -q PyDrive
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials

def login_google_drive():
  # 受權登陸，僅第一次的時候會鑑權
  auth.authenticate_user()
  gauth = GoogleAuth()
  gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
  drive = GoogleDrive(gauth)
  return drive

列出 GD 下的全部文件

def list_file(drive):
  file_list = drive.ListFile({'q': "'root' in parents and trashed=false"}).GetList()
  for file1 in file_list:
    print('title: %s, id: %s, mimeType: %s' % (file1['title'], file1['id'], file1["mimeType"]))
    

drive = login_google_drive()
list_file(drive)

緩存數據到工做環境

def cache_data():
  # id 替換成上一步讀取到的對應文件 id
  health_txt = drive.CreateFile({'id': "117GkBtuuBP3wVjES0X0L4wVF5rp5Cewi"}) 
  tech_txt = drive.CreateFile({'id': "14sDl4520Tpo1MLPydjNBoq-QjqOKk9t6"})
  design_txt = drive.CreateFile({'id': "1J4lndcsjUb8_VfqPcfsDeOoB21bOLea3"})
  #這裏的下載操做只是緩存，不會在你的Google Drive 目錄下多下載一個文件
  
  health_txt.GetContentFile('health.txt', "text/plain")
  tech_txt.GetContentFile('tech.txt', "text/plain")
  design_txt.GetContentFile('design.txt', "text/plain")
  
  print("緩存成功")
  
cache_data()

讀取工做環境的數據

def load_data():
    titles = []
    print("正在加載健康類別的數據...")
    with open("health.txt", "r") as f:
        for line in f.readlines():
            titles.append(line.strip())

    print("正在加載科技類別的數據...")
    with open("tech.txt", "r") as f:
        for line in f.readlines():
            titles.append(line.strip())


    print("正在加載設計類別的數據...")
    with open("design.txt", "r") as f:
        for line in f.readlines():
            titles.append(line.strip())

    print("一共加載了 %s 個標題" % len(titles))

    return titles
  
titles = load_data()

加載標籤

def load_label():
    arr0 = np.zeros(shape=[12000, ])
    arr1 = np.ones(shape=[12000, ])
    arr2 = np.array([2]).repeat(7318)
    target = np.hstack([arr0, arr1, arr2])
    print("一共加載了 %s 個標籤" % target.shape)

    encoder = LabelEncoder()
    encoder.fit(target)
    encoded_target = encoder.transform(target)
    dummy_target = krs.utils.np_utils.to_categorical(encoded_target)

    return dummy_target
  
target = load_label()

文本預處理

max_sequence_length = 30
embedding_size = 50

# 標題分詞
titles = [".".join(jb.cut(t, cut_all=True)) for t in titles]

# word2vec 詞袋化
vocab_processor = tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_sequence_length, min_frequency=1)
text_processed = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(titles)))

# 讀取詞標籤
dict = vocab_processor.vocabulary_._mapping
sorted_vocab = sorted(dict.items(), key = lambda x : x[1])

構建神經網絡

這裏使用 Embedding 和 lstm 做爲前兩層，經過 softmax 激活輸出結果

# 配置網絡結構
def build_netword(num_vocabs):
    # 配置網絡結構
    model = krs.Sequential()
    model.add(krs.layers.Embedding(num_vocabs, embedding_size, input_length=max_sequence_length))
    model.add(krs.layers.LSTM(32, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
    model.add(krs.layers.Dense(3))
    model.add(krs.layers.Activation("softmax"))
    model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

    return model
  
num_vocabs = len(dict.items())
model = build_netword(num_vocabs=num_vocabs)

import time
start = time.time()
# 訓練模型
model.fit(text_processed, target, batch_size=512, epochs=10, )
finish = time.time()
print("訓練耗時：%f 秒" %(finish-start))

預測樣本

sen 能夠換成你本身的句子，預測結果爲[健康類文章機率, 科技類文章機率, 設計類文章機率], 機率最高的爲那一類的文章，但最大機率低於 0.8 時斷定爲沒法分類的文章。

sen = "作好商業設計須要學習的小技巧"
sen_prosessed = " ".join(jb.cut(sen, cut_all=True))
sen_prosessed = vocab_processor.transform([sen_prosessed])
sen_prosessed = np.array(list(sen_prosessed))
result = model.predict(sen_prosessed)

catalogue = list(result[0]).index(max(result[0]))
threshold=0.8
if max(result[0]) > threshold:
    if catalogue == 0:
        print("這是一篇關於健康的文章")
    elif catalogue == 1:
        print("這是一篇關於科技的文章")
    elif catalogue == 2:
        print("這是一篇關於設計的文章")
    else:
        print("這篇文章沒有可信分類")