機械学習モデルを作成したいが、ワークロードを処理できるコンピューターがないと言う場合は、 グーグル社 はあなたのためのプラットフォームです。この記事では、Google Colab の使い方を学びます。
Google Colab とは何ですか?
Google Colab (Colaboratory の略) は、Google が提供する無料のクラウドベースのプラットフォームで、ユーザーが Jupyter Notebook 環境で共同で Python コードを作成および実行できるようにします。 Googleコラボノート、 は、仮想環境である Google colab Python に無料の GPU リソースへのアクセスを提供することで、機械学習 (ML) とデータ サイエンスのタスクを容易にするように設計されています。
Google Colab の利点
Google Colab にはいくつかの利点があり、データ サイエンティスト、研究者、機械学習の実践者の間で人気の選択肢となっています。 Google Collaboratory ノートブックの主な機能は次のとおりです。
- GPU への無料アクセス: Colab は無料の GPU アクセスを提供します。これは、大量の計算能力を必要とする機械学習モデルのトレーニングに特に役立ちます。
- セットアップは不要です : Colab はクラウドで実行されるため、ユーザーが独自の開発環境をセットアップして構成する必要がなくなります。これにより、迅速なコーディングと共同作業が容易になります。
- 共同編集: 複数のユーザーが同じ Colab ノートブックで同時に作業できるため、共同プロジェクトに便利なツールになります。
- Googleドライブとの統合 : Colab は Google ドライブと統合されているため、ユーザーは作業内容を自分の Google ドライブ アカウントに直接保存できます。これにより、さまざまなデバイスからノートブックを簡単に共有したり、アクセスしたりできるようになります。
- 人気のあるライブラリのサポート :Colab には、TensorFlow、PyTorch、Matplotlib など、機械学習、データ分析、視覚化のための多くの人気のある Python ライブラリがプリインストールされています。
- 簡単な共有 :Colab ノートブックは、Google ドキュメントやスプレッドシートと同じように簡単に共有できます。ユーザーはノートブックへのリンクを提供でき、他のユーザーはコードをリアルタイムで表示または編集できます。
Google Colab を始める
Google Collaboratory Notebook の使用を開始するには、まず Google アカウントにログインし、このリンクにアクセスする必要があります。 https://colab.research.google.com 。
共同作業ノートブックを開く
Web サイトを開くと、次のタブを含むポップアップが表示されます。
Googleコラボノートブック
- 例: さまざまな例の Jupyter ノートブックが多数含まれています。
- 最近の： 最近使用した Jupyter ノートブック。
- グーグルドライブ： Google ドライブ内の Jupyter ノートブック。
- ギットハブ: GitHub から Jupyter ノートブックを追加できますが、まず Colab を GitHub に接続する必要があります。
- アップロード： ローカル ディレクトリからアップロードします。
共同作業用ノートブックの作成
それ以外の場合はできます 新しい Jupyter Notebook を作成する 右下隅にある [新しい Python3 ノートブック] または [新しい Python2 ノートブック] をクリックします。
ノートブックの説明
Googleコラボノートブック
新しいノートブックを作成すると、Untitled0.ipynb を含む Jupyter ノートブックが作成され、Google ドライブの という名前のフォルダーに保存されます。 コラボノートブック 。
10ミリリットルは何オンスですか
これは本質的に Jupyter Notebook なので、Jupyter Notebook のすべてのコマンドがここで機能します。ただし、詳細については、 Jupyter Notebook の入門 。
ここでの違いについて話しましょう:
ランタイム環境を変更します。 クリック ランタイム ドロップダウンメニュー。選択する ランタイムタイプを変更する 。から python2 または 3 を選択します。 ランタイムタイプ ドロップダウンメニュー。
Google colab のランタイム設定
GPUとTPUを使用する
クリック ランタイム ドロップダウンメニュー。選択する ランタイムタイプを変更する 。次に、必要なもの（GPU、CPU、なし）を選択します ハードウェアアクセラレータ ドロップダウンメニュー。
Google Colab の GPU と TPU
colab で Python を選択します
Colab で GPU を確認する
パイソン
import> tensorflow as tf> tf.test.gpu_device_name()> |
>
>
GPU が接続されている場合は、次のように出力されます –
'/device:GPU:0'>
それ以外の場合は、次のように出力されます
''>
TPU を確認する
パイソン
import> os> if> 'COLAB_TPU_ADDR'> not> in> os.environ:> >print>(>'Not connected to TPU'>)> else>:> >print>('Connected to TPU')> |
>
>
GPU が接続されている場合は、次のように出力されます。
Connected to TPU>
それ以外の場合は、次のように出力されます
Not connected to TPU>
Python パッケージをインストールする
使用できます ピップ 任意のパッケージをインストールします。例えば：
パイソン
! pip install pandas> |
>
>
Google Colab で GitHub リポジトリのクローンを作成する
使用 gitクローン 指示。例えば：
パイソン
! git clone https:>/>/>github.com>/>souvik3333>/>Testing>->and>->Debugging>->Tools> |
>
>
Google Colab にファイルをアップロードする
パイソン
from> google.colab>import> files> uploaded>=> files.upload()> |
>
>
[ファイルを選択] を選択し、必要なファイルをアップロードします。サードパーティ Cookie が無効になっている場合は有効にします。
その後、それをデータフレームに保存できます。
パイソン
import> io> df2>=> pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded[>'file_name.csv'>]))> |
>
>
Googleドライブをマウントしてファイルをアップロードする
mntDrive フォルダー内にドライブをマウントするには、次のコマンドを実行します。
パイソン
from> google.colab>import> drive> drive.mount(>'/mntDrive'>)> |
>
>
次に、リンクが表示されるので、リンクをクリックしてアクセスを許可し、ポップアップされたコードをコピーして、「認証コードを入力してください:」に貼り付けます。 Google ドライブ内のすべてのデータを表示するには、次のコマンドを実行する必要があります。
パイソン
! ls>'/mntDrive/My Drive"'> |
>
>
Google Colab にファイルをアップロードする
Google Colab のファイル階層
コントロール ボタン (CODE、TEXT、CELL) の下の左上にある> をクリックすると、ファイル階層を確認することもできます。
Google Colab からファイルをダウンロードする
file_name.csv をダウンロードするとします。次のコマンドを実行すると、ファイルを Google ドライブにコピーできます (データ フォルダーでは、Google ドライブにデータ フォルダーを作成する必要があります)。
パイソン
cp file_name.csv '>/>mntDrive>/>My Drive>/>data>/>renamed_file_name.csv'> |
>
PowerShell の Runas
>
ファイルは、renamed_file_name.csv という名前でデータ フォルダーに保存されます。そこから直接ダウンロードできるようになりました。または、ファイル階層を開いて右クリックするとダウンロード オプションが表示されます。 Jupyter ノートブックをダウンロードします。 クリック ファイル 左上隅のドロップダウン メニュー。選ぶ .ipynbをダウンロード または .pyをダウンロード
Google colab からファイルをダウンロードする
Jupyter Notebook を共有する: 他の人の電子メール アドレスを追加するか、共有可能なリンクを作成することで、ノートブックを共有できます。
Google Colab で jupyter ノートブックを共有する
Google colab ノートブックを共有する
結論
結論として、Google Colab は、Python コーディング用の多用途でアクセスしやすいプラットフォームとして際立っています。
Google Colab – よくある質問
Google Colab は Python 専用ですか?
Google Colab は、Python に加えて、ノートブック環境を通じて R や Julia などの他の言語もサポートしています。
Google Colab にサインインしますか?
Google Colab にサインインするには、Colab Web サイトを開き、右上隅にある [サインイン] をクリックし、Google アカウントの資格情報を使用してログインします。