試想一下，如果有個免費的線上雲端平臺，既可以不用安裝 TensorFlow 直接使用，又可以實現 GPU 加速訓練，那該是多好的一件事情。你沒聽錯，這種好事確實存在！今天我就重磅介紹一個谷歌推出的免費的雲端工具：Colaboratory。
Colaboratory 是一個 Google 研究專案，旨在幫助傳播機器學習培訓和研究成果。它是一個 Jupyter 筆記本環境，不需要進行任何設定就可以使用，並且完全在雲端執行。Colaboratory 筆記本儲存在 Google 雲端硬碟中，並且可以共享，就如同您使用 Google 文件或表格一樣。Colaboratory 可免費使用。
也就是說，Colaboratory 儲存在 Google 雲端硬碟中，我們可以在 Google 雲端硬碟裡直接編寫 Jupyter Notebook，線上使用深度學習框架 TensorFlow 並訓練我們的神經網路了。超炫！
這裡有 3 個令人相見恨晚的奇技淫巧來簡化它的使用，分別是：使用免費的 GPU、安裝庫、上傳並使用資料檔案。
下面分別介紹：
1. 使用免費的 GPU
在開啟的 Jupyter Notebook 中，選擇選單欄“程式碼執行程式（Runtime）”，“更改執行型別（Change runtime type）”，這時將看到以下彈出視窗：
確保“硬體加速器（Hardware accelerator）”設定為 GPU（預設為 CPU）。設定完畢後點選儲存。
值得注意的是確認筆記本處於已連線的狀態：
檢查是否真的開啟了 GPU（即當前連線到了GPU例項），可以直接在 Jupyter Notebook 中執行以下命令：
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))
若輸出以下語句，則表明已經使用了 GPU 例項。
Found GPU at: /device: GPU: 0
但是，由於線上 GPU 資源有限，有時候可能會出現下面的問題提示：
就這樣，谷歌允許你一次最多持續使用 12 小時的免費 GPU。
2. 安裝庫
目前，在 Google Colaboratory 中安裝的軟體並不是持久的，意味著每次重新連線例項時都需要重新安裝。但是，Colab 已經預設安裝了需要有用的庫，安裝新的庫也並非難事，方法也有好幾種。
但需要注意的是，安裝任何需要從原始碼構建的軟體可能需要很長的時間。
Colab 同時支援 pip 和 apt 包管理器。無論您使用的是哪一個，記住要在命令前面加上符號 “!”。
# Install Keras with pip
!pip install -q keras
import keras
>>> Using TensorFlow backend.
# Install GraphViz with apt
!apt-get install graphviz -y
3. 上傳並使用資料檔案
我們一般都需要在 Colab 筆記本中使用資料，對吧？你可以使用 wget 之類的工具從網路上獲取資料，但是如果你有一些本地檔案，想上傳到你的谷歌硬碟中的 Colab 環境裡並使用它們，該怎麼做呢？
很簡單，只需 3 步即可實現！
首先使用以下命令呼叫筆記本中的檔案選擇器：
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
執行之後，我們就會發現單元 cell 下出現了“選擇檔案”按鈕：
這樣就可以直接選擇你想上傳的檔案啦！
選擇檔案後，使用以下迭代方法上傳檔案以查詢其鍵名，命令如下：
for fn in uploaded.keys():
print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn])))
例如待上傳的是 iris.csv 檔案，若執行沒有問題的話，應該出現類似下面的提示語句：
User uploaded file “iris.csv” with length 3716 bytes
最後，就使用以下命令將檔案的內容載入到 Pandas 的 DataFrame 中了：
import pandas as pd
import io
df = pd.read_csv(io.StringIO(uploaded['iris.csv'].decode('utf-8')))
print(df)
這種上傳檔案的方法是不是很簡單呢？當然，上傳和使用資料檔案還有其它的方法，但是我發現這一方法最簡單明瞭。
以上就是關於 Google Calaboratory 的 3 個非常實用的技巧，趕緊嘗試一下吧！
最後，可能有的讀者朋友對 Google Calaboratory 不太瞭解的，可以檢視我之前寫的一篇文章：如何在免費雲端執行 Python 深度學習框架？連結如下：
https://redstonewill.com/1493/
原文出處：
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
