后台回复【入门资料】

送你十本Python电子书

作者：凌逆战

原文：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11614053.html

从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都是废话)我们穷，买不起呀，一块1080Ti现在也要3500左右，2080Ti要9000左右，具体价格还要看显存大小，因此本文给大家带来了福利——Google免费的GPU Colaboratory。

Google Colab简介

Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发研究，这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定，Google Colab最大的好处是给广大开发AI者提供免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80，你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。

Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。

Colaboratory使用步骤

1、登录谷歌云盘

https://drive.google.com/drive/my-drive（没有账号的可以注册一个）

(1)、右键新建文件夹，作为我们的项目文件夹。

2、创建Colab文件

右键在更多里面选择google Colaboratry（如果没有Colaboratory需要在关联更多应用里面关联Colaboratory）

3、开始使用

这时候会直接跳转到Colaboratory界面，这个界面很像Jupyter Notebook，Jupyter的命令在Colaboratory一样适用，值得一提的是，Colab不仅可以运行Python代码，只要在命令前面加一个" ！"，这条命令就变成了linux命令，比如我们可以" ! ls"查看文件夹文件，还可以!pip安装库。以及运行py程序!python2 temp.py

可以写一段代码进行测试

更改工作目录，在Colab中cd命令是无效的，切换工作目录使用chdir函数

!pwd # 用 pwd 命令显示工作路径
# /content
!ls # 查看的是 content 文件夹下有哪些文件
# sample_data
!ls "drive/My Drive"
# TensorFlow （这就是我们之前创建的那个文件夹）

# 更改工作目录
import os
os.chdir("/content/drive/My Drive/TensorFlow")
os.getcwd
# '/content/drive/My Drive/TensorFlow'

重新启动Colab命令：！kill -9 -1

(3)、选择配置环境

我们大家肯定会疑虑，上述方法跑的那段程序是不是用GPU跑的呢？不是，想要用GPU跑程序我们还需要配置环境，

点击工具栏“修改”，选择笔记本设置

在运行时类型我们可以选择Python 2或Python 3，硬件加速器我们可以选择GPU或者TPU（后面会讲到），或者None什么都不用。

加载数据

从本地加载数据

从本地上传数据

files.upload会返回已上传文件的字典。此字典的键为文件名，值为已上传的数据。

from google.colab import files

uploaded = files.upload
for fn in uploaded.keys:
print('用户上传的文件 "{name}" 有 {length} bytes'.format(
name=fn, length=len(uploaded[fn])))

我们运行该段程序之后，就会让我们选择本地文件，点击上传后，该文件就能被读取了

将文件下载到本地

from google.colab import files

files.download('./example.txt') # 下载文件

从谷歌云盘加载数据

使用授权代码在运行时装载 Google 云端硬盘

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')

在Colab中运行上述代码，会出现一段链接，点击链接，复制链接中的密钥，输入到Colab中就可以成功把Colab与谷歌云盘相连接，连接后进行路径切换，就可以直接读取谷歌云盘数据了。

向Google Colab添加表单

为了不每次都在代码中更改超参数，您可以简单地将表单添加到Google Colab。

点击之后就会出现左右两个框，我们在左框中输入

# @title 字符串

text = 'value' #@param {type:"string"}
dropdown = '1st option' #@param ["1st option", "2nd option", "3rd option"]
text_and_dropdown = 'value' #@param ["选项1", "选项2", "选项3"] {allow-input: true}

print(text)
print(dropdown)
print(text_and_dropdown)

双击右边栏可以隐藏代码

Colab中的GPU

首先我们要让Colab连上GPU，导航栏-->编辑-->笔记本设置-->选择GPU

接下来我们来确认可以使用Tensorflow连接到GPU

import tensorflow as tf

device_name = tf.test.gpu_device_name
if device_name != '/device:GPU:0':
raise SystemError('没有发现GPU device')

print('Found GPU at: {}'.format(device_name))
# Found GPU at: /device:GPU:0

我们可以在Colab上运行以下代码测试GPU和CPU的速度

import tensorflow as tf import timeit

config = tf.ConfigProto
config.gpu_options.allow_growth = True

with tf.device('/cpu:0'):
random_image_cpu = tf.random_normal((100,100,100,3))
net_cpu = tf.layers.conv2d(random_image_cpu, 32,7)
net_cpu = tf.reduce_sum(net_cpu)

with tf.device('/device:GPU:0'):
random_image_gpu = tf.random_normal((100,100,100,3))
net_gpu = tf.layers.conv2d(random_image_gpu, 32,7)
net_gpu = tf.reduce_sum(net_gpu)

sess = tf.Session(config=config) # 确保TF可以检测到GPU
try:
sess.run(tf.global_variables_initializer) except tf.errors.InvalidArgumentError: print( 'nn此错误很可能表示此笔记本未配置为使用GPU。'
'通过命令面板（CMD/CTRL-SHIFT-P）或编辑菜单在笔记本设置中更改此设置.nn') raise

def cpu:
sess.run(net_cpu) def gpu:
sess.run(net_gpu) # 运行一次进行测试
cpu
gpu # 多次运行op
print('将100*100*100*3通过滤波器卷积到32*7*7*3(批处理x高度x宽度x通道)大小的图像'
'计算10次运训时间的总和') print('CPU (s):')
cpu_time = timeit.timeit('cpu', number=10, setup="from __main__ import cpu") print(cpu_time) print('GPU (s):')
gpu_time = timeit.timeit('gpu', number=10, setup="from __main__ import gpu") print(gpu_time) print('GPU加速超过CPU: {}倍'.format(int(cpu_time/gpu_time)))

sess.close # CPU (s): # 3.593296914000007 # GPU (s): # 0.1831514239999592 # GPU加速超过CPU: 19倍

Colab中的TPU

首先我们要让Colab连上GPU，导航栏-->编辑-->笔记本设置-->选择TPU

接下来我们来确认可以使用Tensorflow连接到TPU

import os
import pprint
import tensorflow as tf

if 'COLAB_TPU_ADDR' not in os.environ:
print('您没有连接到TPU，请完成上述操作')
else:
tpu_address = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
print ('TPU address is', tpu_address)
# TPU address is grpc://10.97.206.146:8470

with tf.Session(tpu_address) as session:
devices = session.list_devices

print('TPU devices:')
pprint.pprint(devices)

使用TPU进行简单运算

import numpy as np

def add_op(x, y):
return x + y

x = tf.placeholder(tf.float32, [10,])
y = tf.placeholder(tf.float32, [10,])
tpu_ops = tf.contrib.tpu.rewrite(add_op, [x, y])

session = tf.Session(tpu_address)
try:
print('Initializing...')
session.run(tf.contrib.tpu.initialize_system)
print('Running ops')
print(session.run(tpu_ops, {x: np.arange(10), y: np.arange(10)}))
# [array([ 0., 2., 4., 6., 8., 10., 12., 14., 16., 18.], dtype=float32)]
finally:
# 目前，tpu会话必须与关闭会话分开关闭。
session.run(tf.contrib.tpu.shutdown_system)
session.close

在Colab中运行Tensorboard

想要在Google Colab中运行Tensorboard，请运行以下代码

!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
!unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip

# 添加TensorBoard的路径
import os
log_dir = 'tb_logs'
if not os.path.exists(log_dir):
os.makedirs(log_dir)

# 开启ngrok service，绑定port 6006(tensorboard)
get_ipython.system_raw('tensorboard --logdir {} --host 0.0.0.0 --port 6006 &'.format(log_dir))
get_ipython.system_raw('./ngrok http 6006 &')

# 产生网站，点击网站访问tensorboard
!curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
"import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"

您可以使用创建的ngrok.io URL 跟踪Tensorboard日志。您将在输出末尾找到URL。请注意，您的Tensorboard日志将保存到tb_logs目录。当然，您可以更改目录名称。

之后，我们可以看到Tensorboard发挥作用！运行以下代码后，您可以通过ngrok URL跟踪Tensorboard日志。

from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from keras import backend as K
from keras.callbacks import TensorBoard

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 12

# input image dimensions
img_rows, img_cols = 28,28

# the data, shuffled and split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data

if K.image_data_format == 'channels_first':
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],1, img_rows, img_cols)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1, img_rows, img_cols)
input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols,1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols,1)
input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
print('x_train shape:', x_train.shape)
print(x_train.shape[0], 'train samples')
print(x_test.shape[0], 'test samples')

# convert class vectors to binary class matrices
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

model = Sequential
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3,3),
activation='relu',
input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten)
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adadelta,
metrics=['accuracy'])


tbCallBack = TensorBoard(log_dir=LOG_DIR,
histogram_freq=1,
write_graph=True,
write_grads=True,
batch_size=batch_size,
write_images=True)

model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
verbose=1,
validation_data=(x_test, y_test),
callbacks=[tbCallBack])
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

题图：pexels，CC0 授权。