Si desea crear un modelo de aprendizaje automático pero dice que no tiene una computadora que pueda soportar la carga de trabajo, Google Co. es la plataforma para ti. En este artículo, aprenderemos a utilizar Google Colab.
¿Qué es Google Colab?
Google Colab, abreviatura de Colaboratory, es una plataforma gratuita basada en la nube proporcionada por Google que permite a los usuarios escribir y ejecutar código Python de forma colaborativa en un entorno Jupyter Notebook. Cuaderno de colaboración de Google, está diseñado para facilitar las tareas de aprendizaje automático (ML) y ciencia de datos al proporcionar un entorno virtual, Google Colab Python con acceso a recursos de GPU gratuitos.
Beneficios de Google Colab
Google Colab ofrece varios beneficios que lo convierten en una opción popular entre los científicos de datos, los investigadores y los profesionales del aprendizaje automático. Las características clave del cuaderno Google Collaboratory incluyen:
- Acceso gratuito a GPU: Colab ofrece acceso gratuito a GPU, lo que es particularmente útil para entrenar modelos de aprendizaje automático que requieren una potencia computacional significativa.
- No se requiere configuración : Colab se ejecuta en la nube, lo que elimina la necesidad de que los usuarios instalen y configuren su propio entorno de desarrollo. Esto lo hace conveniente para la codificación y la colaboración rápidas.
- Edición colaborativa: Varios usuarios pueden trabajar en el mismo portátil Colab simultáneamente, lo que lo convierte en una herramienta útil para proyectos colaborativos.
- Integración con Google Drive : Colab está integrado con Google Drive, lo que permite a los usuarios guardar su trabajo directamente en su cuenta de Google Drive. Esto permite compartir y acceder fácilmente a portátiles desde diferentes dispositivos.
- Apoyo a bibliotecas populares :Colab viene preinstalado con muchas bibliotecas populares de Python para aprendizaje automático, análisis de datos y visualización, como TensorFlow, PyTorch, Matplotlib y más.
- Compartir fácilmente Los cuadernos de :Colab se pueden compartir fácilmente como Google Docs o Sheets. Los usuarios pueden proporcionar un enlace al cuaderno y otros pueden ver o editar el código en tiempo real.
Primeros pasos con Google Colab
Para comenzar a trabajar con Google Collaboratory Notebook, primero debe iniciar sesión en su cuenta de Google y luego ir a este enlace. https://colab.research.google.com .
Cuaderno colaborativo abierto
Al abrir el sitio web, verá una ventana emergente que contiene las siguientes pestañas:
Cuaderno colaborativo de Google
- EJEMPLOS: Contiene varios cuadernos Jupyter de varios ejemplos.
- RECIENTE: Cuaderno Jupyter con el que ha trabajado recientemente.
- GOOGLE DRIVE: Cuaderno Jupyter en tu Google Drive.
- GITHUB: Puede agregar el cuaderno Jupyter desde su GitHub, pero primero debe conectar Colab con GitHub.
- SUBIR: Sube desde tu directorio local.
Crear cuaderno colaborativo
De lo contrario puedes crear un nuevo cuaderno Jupyter haciendo clic en Nuevo cuaderno Python3 o Nuevo cuaderno Python2 en la esquina inferior derecha.
Descripción del cuaderno
Cuaderno colaborativo de Google
Al crear una nueva libreta, creará una libreta Jupyter con Untitled0.ipynb y la guardará en su Google Drive en una carpeta llamada Cuadernos de colaboración .
cargar js
Ahora bien, como se trata esencialmente de un Jupyter Notebook, todos los comandos de Jupyter Notebooks funcionarán aquí. Sin embargo, puede consultar los detalles en Primeros pasos con Jupyter Notebook .
Hablemos de lo que es diferente aquí:
Cambiar el entorno de ejecución: Haga clic en el Tiempo de ejecución Menú desplegable. Seleccionar Cambiar el tipo de tiempo de ejecución . Seleccione python2 o 3 del Tipo de tiempo de ejecución Menú desplegable.
Configuración del tiempo de ejecución en Google colab
Utilice GPU y TPU
Haga clic en el Tiempo de ejecución Menú desplegable. Seleccionar Cambiar el tipo de tiempo de ejecución . Ahora seleccione cualquier cosa (GPU, CPU, Ninguno) que desee en el acelerador de hardware Menú desplegable.
GPU y TPU en Google Colab
Seleccione Python en colab
Verificar GPU en Colab
Pitón
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
Si la GPU está conectada, generará lo siguiente:
'/device:GPU:0'>
De lo contrario, generará lo siguiente
''>
Verificar TPU
Pitón
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
Si la GPU está conectada, la salida será la siguiente
Connected to TPU>
De lo contrario, generará lo siguiente
Not connected to TPU>
Instalar paquetes de Python
usar puede usar pepita para instalar cualquier paquete. Por ejemplo:
Pitón
! pip install pandas> |
>
>
Clonar repositorios de GitHub en Google Colab
Utilizar el clon de git dominio. Por ejemplo:
Pitón
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Cargar archivo en Google Colab
Pitón
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
números romanos 1 100
Seleccione Elegir archivo y cargue el archivo que desee. Habilite las cookies de terceros si están deshabilitadas.
Luego puedes guardarlo en un marco de datos.
Pitón
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
Cargar archivo montando Google Drive
Para montar su unidad dentro de la carpeta mntDrive, ejecute lo siguiente:
Pitón
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
Luego verá un enlace, haga clic en el enlace, luego permita el acceso, copie el código que aparece y péguelo en Ingrese su código de autorización:. Ahora, para ver todos los datos en su Google Drive, debe ejecutar lo siguiente:
Pitón
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Subir archivos en google colab
Jerarquía de archivos en Google Colab
También puede ver la jerarquía de archivos haciendo clic en> en la parte superior izquierda debajo de los botones de control (CÓDIGO, TEXTO, CELDA).
Descargar archivos de Google Colab
Supongamos que desea descargar file_name.csv. Puede copiar el archivo a su Google Drive (en la carpeta de datos, debe crear la carpeta de datos en Google Drive) ejecutando esto:
Pitón
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
>
El archivo se guardará en la carpeta de datos con el nombre rename_file_name.csv. Ahora puede descargar directamente desde allí, o simplemente puede abrir la jerarquía de archivos y al hacer clic derecho aparecerá una opción de descarga. Descargar Jupyter Notebook: Haga clic en el Archivo menú desplegable en la esquina superior izquierda. Elegir descargar .ipynb o descargar .py
Descargar archivos de Google colab
Comparta el cuaderno Jupyter: Puede compartir su libreta agregando las direcciones de correo electrónico de otras personas o creando un enlace para compartir.
Compartir el cuaderno jupyter en google colab
Compartir cuaderno de colaboración de Google
Conclusión
En conclusión, Google Colab se destaca como una plataforma versátil y accesible para la codificación en Python.
Google Colab: preguntas frecuentes
¿Google Colab es solo para Python?
Además de Python, Google Colab también admite otros lenguajes a través de su entorno de cuaderno, incluidos R y Julia.
Google Colab ¿Iniciar sesión?
Para iniciar sesión en Google Colab, abra el sitio web de Colab, haga clic en Iniciar sesión en la esquina superior derecha e inicie sesión con las credenciales de su cuenta de Google.