colab专题
Google Colab快速使用
Google Colab快速使用 1. 引言2. Jupyter笔记本的创建3. 上传代码和数据集4. Colab常规指令 1. 引言 Google Colab是谷歌提供的免费Jupyter，很类似于Linux系统这些在终端界面操纵的感觉，不需要深度学习环境配置就可以使用，完全基于云端运行。此外，不影响本地的使用。 2. Jupyter笔记本的创建 Colab和Google云
Colab来训练bert模型
Colab使用 1.切换tensorflow版本号 %tensorflow_version 1.x 2.查看tensorflow版本 !pip show tensorflow 3.训练模型 !python /content/drive/My\ Drive/bert/run_english_classify.py --task_name=mypro --do_train=true
colab挂载googledrive云盘
参考： Google Colab简易\入门\常规\常用操作和命令_colab快捷键-CSDN博客 首先新建一个或者打开一个笔记本。 等待连接成功。 点击这个图标，变为如下这样: 挂载成功。 这里我是用现有的ipynb文件挂载： 他让我运行代码: 他会提示这个运行这段代码，然后就挂载成功。
白嫖google-GPU： 如何使用colab
Google Colab 使用Google Colab，我们可以免费获取每次12个小时的gpu使用，如果使用时间预计超过12个小时，那么我么需要设置断点保存。下面是google colab的使用方法。 注意： 不要长时间占用，否则谷歌会回收你的使用资格。用一段时间之后要休息一段时间再使用 1. 注册谷歌账号 当然注册之前首先要确保你能访问到谷歌。具体实现自己处理 2. 访问谷歌云端硬盘并
My first Colab notebook - Tensorflow
MyFirstColabNotebook Machine Learning Crash Course NumPy 从已有的数组创建数组 | 菜鸟教程
《Colab使用训练指南》
简介 Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这些都可通过浏览器免费使用 Colab 支持大多数主流浏览器，并且在 Chrome、Firefox 和 Safari 的最新版本上进行了最全面的测试。 总体使用量限额、空闲超时时长、虚拟机最长生命周期、可用 GPU
Colab/PyTorch - 004 Torchvision Semantic Segmentation
Colab/PyTorch - 004 Torchvision Semantic Segmentation 1. 源由2. 语义分割 - 应用2.1 自动驾驶2.2 面部分割2.3 室内物体分割2.4 地理遥感 3. 语义分割 - torchvision3.1 FCN 使用 ResNet-101 语义分割3.1.1 加载模型3.1.2 加载图像3.1.3 预处理图像3.1.4 网络的前向传播
没有GPU怎么办？Google colab大法好！ 使用方法
一块GPU都没有怎么做深度学习？ 买不起GPU的吃土少年，Google colab大法好，重点是-免费免费免费 1.新建init_run.ipynb 2.新建代码片段 !apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools!add-apt-repo
Colab - Introduction to Object Detection using TensorFlow Hub
Colab - Introduction to Object Detection using TensorFlow Hub 1. 源由2. TensorFlow Hub3. 目标检测3.1 举例 - EfficientDet/D4 COCO 20173.2 下载示例图像3.2.1 显示部分样本3.2.2 定义一个将类别ID映射到类别名称和颜色的字典 3.3 加载模型3.4 单张照片执行推理3
使用colab进行yolov5小demo练习
输入一张动物的图片进行目标检测和分类 !pip install yolov5import torchfrom PIL import Imagefrom torchvision import transformsfrom yolov5.models.experimental import attempt_loadfrom yolov5.utils.general import non_m
Python学习笔记 - 如何在google Colab中显示图像？
这里是使用的opencv进行图片的读取，自然也是想使用opencv的imshow方法来显示图像，但是在google Colab中不可以使用，所以寻找了一下变通的显示方法。 方法1：使用matplotlib 使用plt需要交换一下r、b通道，否则显示不正常。 import cv2import matplotlib.pyplot as pltfrom goog
Google colab中如何从kaggle中接入数据？
写在前面 使用google colab进行数据分析和探索时，可引用的数据源包括但不限于：1.可上传的数据文件用本地加载的的方式打开数据资源；2.从网络链接中直接打开后加载到缓存中的文件资源；3.通过API或者外部的开放接口加载数据； 今天要介绍的就是第三种，我试图教会你如何从colab中直接从kaggle加载数据集。理论上这种方法适用于所有的云端jupyter笔记本。实施过程中如果遇到预期之外
利用colab部署chatglm
登录colab 创建新的notebook 选择notebook设置 选择GPU然后保存，需要选择GPU 克隆代码 !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 切换到目录安装所需要的依赖 %cd /content/ChatGLM-6B%pwd!pip install -r requirements.txt 安装所
colab中数据集保存到drive与取出的方法
from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive') 一、下载数据集 from datasets import load_datasetmax_length = 32 # Maximum length of the captions in tokenscoco_dataset_ratio = 50 # 50% of t
使用 QLoRA 在 Google Colab 中微调 Mistral 7b（完整指南）
使用 QLoRA 在 Google Colab 中微调 Mistral 7b（完整指南） 在本文中，我们将在一个名为 Enlighten 的游戏的整个代码库上微调 Mistral 7b，所有这些都在 Google Colab（或 Kaggle）中免费提供合成数据。在我们的基准测试中，由此产生的模型将优于 Openai 的 GPT-4。 步骤如下： 将代码库转换为基于合成对话的训练测试数据
Google Colab里安装cuda9.0(或者cuda 8.0)
转载自：https://blog.csdn.net/Xu_Claire/article/details/103112076 查看当前cuda版本 !cat /usr/local/cuda/version.txt 安装cuda10.01 !wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_install
Python和Google Colab进行卫星图像二维小波变化和机器学习
2D 小波分解是图像处理中的一种流行技术，使用不同的滤波器将图像分解为不同的频率分量（“近似”和“细节”系数）。该技术对于各种图像处理任务特别有用，例如压缩、去噪、特征提取和边缘检测。 在本文中，我们将演示如何在 Google Colab 中使用 Python 下载高分辨率样本卫星图像，执行 2D 小波分解，可视化高频和低频分量，并使用逆小波方法重建图像，机器学习（ML）算法和耦合线性回归优化模
CoLab设置使用GPU和TPU
##tf2.4.0from tensorflow.python.keras.callbacks import EarlyStoppingfrom tensorflow.python.keras.layers import Embedding, SpatialDropout1D, LSTM, Densefrom tensorflow.python.keras.models import S
【贪玩巴斯】关于在colab中上传本地csv使用方法(不用云)
有三种方法，但是这一种是最方便的。 当CSV文档在本地电脑，只需要输入以下代码（个人建议在首行）： from google colab import files uploaded=filesupload() 然后点击Choose Files 选择CSV文档（注意文件是否100%uploaded）或者直接点击GoogleColabfiles左边 完成以上就可以看到CSV文档在Googl
Python 和 Google Colab 从 Sentinel-3 图像下载并可视化地表温度和 NDVI
与 Sentinel-2 和 Landsat 等卫星的光学图像相比，下载和处理 Sentinel-3 图像，尤其是地表温度 (LST) 具有挑战性。这是由于存储数据的特定 NetCDF 格式造成的，并且 LST 值的正确投影需要一些额外的工作。在本教程中，我将在 Google Colab 环境中提供 Python 代码，以便于下载 NetCDF 格式的 Sentinel-3 图像、提取并解压缩这些
FMM 笔记：FMM（colab上执行）【官方案例解读】
在colab上运行，所以如何在colab上安装fmm，可见FMM 笔记：在colab上执行FMM-CSDN博客 fmm见：论文笔记：Fast map matching, an algorithm integrating hidden Markov model with precomputation_ubodt(upper bounded origin destination table)-CS
colab切换目录的解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Google Colab切换目录
【AI应用】MagicAnimate项目在COLAB在线部署----通过图片生成舞蹈视频
本专栏主要记录人工智能的应用方面的内容，包括chatGPT、AI绘图等等； 在当今AI的热潮下，不学习AI，就要被AI淘汰；所以欢迎小伙伴加入本专栏和我一起探索AI的应用，通过AI来帮助自己提升生产力； 订阅后可私聊我获取 《从零注册并登录使用ChatGPT》《从零开始使用chatGPT的API；通过chatgpt-next-web部署自己chatGPT web网页；无需翻墙，无需服务
MagicAnimate项目在COLAB在线部署----通过图片生成舞蹈视频
本专栏主要记录人工智能的应用方面的内容，包括chatGPT、AI绘图等等； 在当今AI的热潮下，不学习AI，就要被AI淘汰；所以欢迎小伙伴加入本专栏和我一起探索AI的应用，通过AI来帮助自己提升生产力； 订阅后可私聊我获取 《从零注册并登录使用ChatGPT》《从零开始使用chatGPT的API；通过chatgpt-next-web部署自己chatGPT web网页；无需翻墙，无需服务
【01】google Colab 使用教程 免费GPU google Colaboratory 上运行 pytorch tensorboard
0 前言 Google的一项免费云端机器学习服务（免费GPU） 在学习pytorch的过程中，需要用到GPU，于是我最先想到google，这个家良心公司貌似提供了免费的GPU使用，果不其然，昨晚我在google的Colab 跑通了，真是良心企业，反观国内企业，哎。 google Colab官方教程：https://colab.research.google.com/ 通过google云盘进入
Google Colab初尝试
Google Colab初尝试 这里写目录标题 Google Colab初尝试简介Colab基础设置主题设置快捷键的修改GPU/TPU的设置 Colab基础操作储存性能数据的导入库的安装 总结 简介 Google Colab， 是Google公司提供的一款免费云笔记平台，内部预先集成了大部分的数据分析、深度学习模块， 例如：Tensorflow、 Pytorch、Keras、