google colab教程_colab查看python版本

一、参考资料

使用colab平台训练自己的模型
Colab平台使用（GPU、挂载、tf版本、运行py脚本、设置点击脚本）
Google Colab Tips for Power Users
20种小技巧，玩转Google Colab
Google Colab训练数据集教程
Colab：Pytorch训练模型

二、重要说明

1. 一定要先注意选取运行环境，否则后面的工作白做了；
2. 在colab上生成的文件都是临时的，我们需要保存的话，务必及时下载到本地，右键想要下载的文件即可；
3. colab最长连接时间只有12个小时，对较大的工程请及时备份，以免功亏一篑；
4. colab中的环境配置，随着colab笔记本的关闭而失效；
5. 在python终端运行指令，指令前需要加 ! 号：

   !pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   !pip install tensorboard
   !pip install tensorboardX
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6. 在bash终端运行shell指令，指令前需要加 % 号：

   %cd "/drive/MyDrive/xxx"
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7. colab没有终端，暂时没找到显示显存使用率的方法；
8. 可以打开多个colab笔记本，它们连接不同的服务器，最多连接次数还没验证；
9. colab笔记本如果pip安装过第三方包，下次再打开不需要再pip了，除非点击工具栏执行程序，将运行时恢复出厂设置；

三、基本操作

1. 切换（指定）当前的工作目录

import os
os.chdir('drive/MyDrive/xxx')
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2. 使用交互式 shell

colab没有内置的交互终端，但可以使用bash命令以交互方式试用shell指令。

!bash
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退出shell：

exit
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3. 查看tensorflow的版本

!pip show tensorflow
或者
!pip list | grep tensorflow
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4. 切换tensorflow版本

如果需要切换tensorflow版本，推荐使用方法一。方法一是 colab 内置的tensoflow，是 google 服务器专门优化过的，比pip安装的版本表现更好。

• 方法一（推荐）

  %tensorflow_version 1.x
  import tensorflow as tf
  tf.__version__
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• 方法二（不推荐）

  !pip uninstall tensorflow
  !pip install tensorflow==1.11
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  注意：上面两种方法使用完成后，都需要重启runtime

  import os
  os.kill(os.getpid(), 9)
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5. 查看显存

!nvidia-smi
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6. 在colab上安装Anaconda

不推荐操作

在COLAB上面安装CANDA
Colab中安装conda
安装Miniconda

7. 执行python代码

!python /content/drive/MyDrive/yolov4-tiny/yolov4-tiny-pytorch-upload/VOCdevkit/VOC2007/voc2yolo4.py

或者
!cd /content/drive/MyDrive/yolov4-tiny/yolov4-tiny-pytorch-upload/VOCdevkit/VOC2007
!python voc2yolo4.py
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8. 在colab中写入文件

• 查看文件内容；

  !cat old_file.py
  
  输出
  print('This is old_file.py')
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• 复制输出内容；

• 粘贴在新单元格；

• 修改新单元格内容；

  This is new_file.py
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• 在新单元格顶部，添加 %%writefile new_file.py

  %%writefile new_file.py
  print('This is new_file.py')
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• 执行new_file.py

  %run new_file.py
  
  输出
  This is new_file.py
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9. 设置定时点击脚本

长时间不动colab，可能会出现断开连接的情况，这时候程序就停了。虽然还保存了已经训练得到的模型，但还是没有训练完，所以设置一个定时点击页面的脚本：

• 在网页按F12，进入调试页面-console控制台；
• 输入下面的代码，按Enter回车即可

function ClickConnect(){
    console.log("Clicked on connect button"); 
    document.querySelector("paper-button").click()
}
setInterval(ClickConnect,60000) 
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如果想要停止该脚本，刷新浏览器，colab不会断开。

10. 便签本 Notebook

在colab操作临时指令，打开一个特殊的 scratch notebook，该 notebook 所做的任何更改都不会保存到主目录中。

11. 单元计时

colab提供内置功能来计算一段代码执行耗时，在执行一个单元（cell）之后，将鼠标悬停在单元运行图标上，可以获取代码执行时间的估计值。

12. 运行某个cell单元格的一部分

• 选中需要运行的部分；
• 点击【代码执行程序】；
• 点击【运行所选单元格的内容】，或者键盘快捷键 Ctrl + Shift + Enter；
  

13. Jupyter Notebook 快捷键

• 在 Jupyter 的快捷键前面加上「Ctrl +M」就能在 Colab 中使用
  
• 快捷键已完全更改或保持不变
  

四、准备工作

1. 注册google账号
2. 用google账号登录colab
3. 用google账号登录google云端硬盘
4. 配置GPU
   
   

五、关键步骤

用colab训练自己的模型：

• 上传项目代码：将自己的项目代码上传到 goole 云盘；
• 上传数据；
• 挂载google云盘：使用授权码挂载 google 云盘；
• 配置项目运行环境；
• 运行python文件：在 ipynb 用命令执行python文件；

1. 上传项目代码

方法一（小项目推荐，上传文件小）

• 在google云盘中新建项目文件夹；
• 点击【新建】，点击【上传文件夹】，选择对应的文件夹；
  
  方法二（大项目推荐，上传文件大）
• 在google云盘中新建项目文件夹；
• 挂载google云盘；
• 将本地项目代码上传到github；
• 切换工作目录，切换到新建的项目文件夹下；

  import os
  os.chdir('drive/MyDrive/xxx')
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• 在colab中 git clone 下载项目代码；

  !git clone https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing.git
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2. 上传数据

将数据集上传到google云盘，建议直接上传压缩包，速度快，后面直接在Colab中解压即可。

#解压文件
!unzip /PATH/TO/images.zip -d /PATH/TO
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3. 使用授权码挂载google云盘

1. 行代码

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
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1. 获取 authorization code 授权码
   
   
   
2. 输入 authorization code 授权码，按Enter确认
   
3. 刷新目录
   
4. 挂载成功
   
   

4. 配置项目运行环境

5. 运行python文件

!python /content/drive/MyDrive/yolov4-tiny/yolov4-tiny-pytorch-upload/VOCdevkit/VOC2007/voc2yolo4.py
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六、环境配置

1. 参考资料

手把手教你更换Colab上的python版本

2. 重要说明

• colab官方默认是python3.7，python3.6并不能使用这些库。如果要一个一个安装，不仅会浪费大量时间，而且有时候我们也不知道需要哪些库，正确的做法是直接复制：

  !cp -r /usr/local/lib/python3.7/dist-packages /usr/local/lib/python3.6/
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• 查看colab中已安装的python版本:

  !python --version
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• 查看colab中已安装的python版本

  !ls /usr/local/lib/
  
  # 已安装的python版本
  # python2.7
  # python3.6
  # python3.7
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• pip安装库

  !python3.6 -m pip install numpy
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# 安装pip
!apt-get install python3-pip

# 运行python程序
!python3.6 main.py
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3. 导出项目运行所需的依赖包

pip freeze > ./requirements.txt
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4. 安装项目运行所需的依赖包

pip install -r ./requirements.txt
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5. google网盘扩容

参考资料
获取GoogleDrive无限网盘
一分钟获取GOOGLEDRIVE无限网盘
使用谷歌Colab(Colaboratory)免费GPU训练自己的模型及谷歌网盘无限容量(Google drive)申请教程
受够了百度网盘？如何注册无限容量的Google Drive网盘

七、可能存在的问题

参考资料
用Colab训练机器学习的经验以及踩坑的那些事

• 跑第一个epoch很慢

问题原因：
colab跑神经网络的第一个epoch需要加载数据集，跑完第一个epoch之后就很快了；

解决办法：
耐心等待第一个epoch完成
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上传数据集，上传项目文件夹的时候，有重复的文件。

问题原因：
由于网络的原因，上传出现文件，google云盘支持相同的名称。
读取图片的时候读取不到，但是不会出现没有这个文件的报错，可能会出现Nantype的报错。

解决办法：
写一个python脚本，删除重复的文件。
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• 上传压缩文件，然后解压，解压后的文件有问题。

问题原因：
google解压的文件数量有限。

解决办法：
分批次上传，并分批次解压，之后汇总。
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