一、Colab网站介绍
Google Colab(Colaboratory) 是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。可以在Colab官网上直接新建代码文件并运行，Colab 在云端提供了预配置的Python环境，免费的GPU和TPU资源，这有助于加速计算密集型任务，如深度学习模型的训练。
二、Colab****分配GPU/CPU/TPU
点击右上角分配，分配服务器资源。
输入 Python 代码：
!nvidia-smi
可以查看被分配的详细配置：
三、常用的指令和技巧
**代码执行：**在单元格中编写代码可以按 Shift+Enter 执行，能够执行 Python 代码，查看输出和绘图等。
**新建单元格：**在工具栏中点击 + 图标或使用快捷键 Ctrl+M B（在命令模式下）添加新单元格。
**运行所有单元格：**在工具栏中点击 "运行时"，选择”全部运行”来运行所有单元格。
**运行选定单元格：**选定单元格后，点击工具栏中的播放按钮或使用快捷键Shift+Enter来运行选中的单元格。
**切换单元格类型：**将单元格切换为代码单元格或 Markdown 单元格，可使用快捷键 Ctrl+M Y（切换到代码）和 Ctrl+M M（切换到 Markdown）。
保存和导出： 使用文件菜单中的保存或下载选项，可以将笔记本保存在 Google 云端硬盘或导出为 .ipynb 文件。
挂载 Google Drive： 使用以下代码挂载 Google Drive，以便访问云端存储的数据。
from google.colab import drive drive.mount('/content/drive')
安装库： 使用pip命令安装所需的Python库。
!pip install library_name
查看文件列表： 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。
!ls
查看GPU信息： 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。
!nvidia-smi
帮助文档： 在代码后面加上”?”可以查看函数的帮助文档。
help(function_name)
查看当前目录路径： 使用以下代码查看当前工作目录路径。
import os print(os.getcwd())
上传文件： 使用以下代码上传本地文件到Colab环境。
from google.colab import files uploaded = files.upload()
下载文件： 使用以下代码从Colab环境下载文件。
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