Как загрузить файл в colab

Быстрая загрузка большого количества данных в Google Colab

Доброго времени суток, Хабр. Решил поделиться своим знанием, как можно быстро загрузить большое количество файлов в Google Colab с Google Drive.

Всем известно, что Google Colab отличная бесплатная платформа для обучения и экспериментов над Нейронными Сетями.

На платформе Google Colab Вам бесплатно предоставят мощную видеокарту на которой вы сможете поэкспериментировать с обучением своей нейросети на протяжении примерно 12 часов.
Затем сеанс прервется, но на следующий день от Google можно опять будет получить видеокарту и продолжить свои эксперименты.

Нейронным сетям требуется очень много данных для обучения, особенно если речь идет о нейросетях работающих с изображениями.

Для обучения таких нейросетей необходимо загрузить в обучающую и валидационную выборки тысячи и сотни изображений. К сожалению, если эти изображения загружать непосредственно из вашего Google Drive, это занимает неприлично долгое время — десятки минут или даже часы. Ведь каждое обращение за файлом в Google Drive и получение от него ответа с содержимым файла происходит последовательно и не быстро.

Обидно тратить время доступа к бесплатной видеокарте на загрузку данных, да и не разумно это.

А мы люди разумные, поэтому мы один раз обратимся к Google Drive считаем наши данные запакованные заранее в zip архив, распакуем полученный zip архив в память Google Colab и считаем свои данные со скоростью в сотни раз большей чем с Google Drive последовательно по одному файлу.

Для эксперимента со скорость загрузки данных в Colab я взял имеющуюся у меня базу «Airplanes» для сегментационной нейросети.

В этой базе есть папка с изображениями «самолеты» и папка «сегментация», где хранятся маски изображений самолетов из вышеназванной папки.
В каждой папке по 1005 изображений 1920*1080.
В общей сложности нам предстоит загрузить 2010 файлов.
Я заранее загрузил к себе на Google Drive как саму базу с изображениями, так и ее zip архив.

Структура Обучающей Базы:

Итак, приступим к скоростной загрузке данных с Google Drive:

Выполняем команду на подключение к Google Drive

Переходим по ссылке для выбора свое аккаунта Google

Выбираем свой аккаунт в Google

Подтверждаем доступ Colab к Google Drive

Копируем авторизационный код для доступа к Google Drive

Вставляем авторизационный код в строку и получаем доступ к своему Google Drive

Прописываем путь к архиву с обучающей базой данных и разархивируем ее память Colab

Для тестирования скорости чтения файлов я написал функцию, которая пройдется по всем подкаталогам обучающей базы и в каждом подкаталоге прочитает все файлы которые в нем хранятся.

Тестируем скорость чтения всех файлов

Как видно, время за которое мы загрузили 2010 файлов c размером изображения 1920*1080 составило всего 0,96 сек.

То есть, менее чем за секунду, мы загрузили весь наш объем информации.

Как мы видим для загрузки из каталога 2010 файлов хранящихся на Google Drive нам потребовалось уже 1500 секунд, а ведь это 25 минут.

Это 25 минут простоя вашего экспериментов с нейросетью.

Надеюсь, статья была для вас полезной и теперь загрузка большого количества файлов с Google Drive в Colab больше уже не проблема.

Загружайте свои обучающие данные в сотни раз быстрее чем делали до этого ранее.

Всего четыре простых шага.

Запаковать Обучающую Базу в zip архив.
Загрузить zip файл с Обучающей Базой к себе на Google Drive
Распаковать zip файл с Обучающей базой в память Colab
Прочитать все файлы памяти Colab в вашу программу

Для тех, кому нужен код, описанный в статье, добро пожаловать ко мне на GitHub.

Как загрузить загрузить файл с локального компьютера в Collab?

Вот код на языке Python, который позволяет загрузить файл с локального компьютера в Google Colab:

from google.colab import files # Загрузка файла с локального компьютера uploaded = files.upload()

Для выполнения этого кода вам потребуется выполнить следующие шаги:

Запустите новую ячейку в своем Colab блокноте.
Скопируйте и вставьте код выше в ячейку.
Запустите ячейку, нажав Shift + Enter.
В вашем блокноте появится кнопка «Загрузить», нажав на которую вы сможете выбрать файл с вашего компьютера.
Как только вы выберете файл, он автоматически загрузится в Colab и сохранится в переменной uploaded .

Вы можете добавить дополнительный код для обработки загруженного файла в Colab после его загрузки.

Colaboratory. Работаем с локальной файловой системой Вашего компьютера и Google диском

Журнал научно-технического творчества педагогов и школьников

# wget — закачка с сети Internet на Google диск в папку /content/gdrive/My\ Drive ( My\ Drive — пробел в имени файла в системе Linux экранируется обратным слэшем ) файла с входными данными нейронной сети (в нашем случае: dogscats.zip — множество портретов кошек и собак для обучения и тестирования нейронной сети):

! wget -P /content/gdrive/My\ Drive http://files.fast.ai/data/dogscats.zip

!unzip /content/gdrive/My\ Drive/dogscats.zip -d /content/gdrive/My\ Drive/

!git clone https://github.com/fastai/fastai.git /content/gdrive/My\ Drive/fastai

PATH = «/content/gdrive/My Drive/dogscats/»
os.listdir(PATH)

Загрузите что угодно на Google Диск с помощью Google Colab

Google Collab – это бесплатная онлайн-платформа, предоставляемая Google, которая предоставляет ЦП, графический процессор и другую инфраструктуру для выполнения сложных вычислений и анализа данных. Google Collab предоставляет среду блокнота Jupyter для запуска кода Python. Мы можем загрузить что угодно на диск Google с помощью Google Collab, подключив наш диск Google к Collab. В этой статье мы поймем, как можно загрузить что-либо на Google Диск с помощью Google Collab.

Шаг 1. Настройка совместной работы Google

Если у вас есть учетная запись Google, вы можете открыть веб-сайт Google Collab и нажать «Новый блокнот», чтобы создать новый блокнот Jupyter. Чтобы получить доступ к Google Collab, вам необходимо иметь учетную запись Google.

Шаг 2. Подключение Google Диска

Чтобы загрузить что-либо на Google Диск с помощью Google Collab, вам необходимо подключить свою учетную запись Google Drive из среды Google Collab. Чтобы подключить диск Google к Collab, запустите следующий код на ноутбуке Jupyter в Collab.

После запуска кода вы получите запрос на аутентификацию вашей учетной записи Google и разрешение Collab доступа к вашему диску. Следуйте инструкциям в командной строке и завершите процесс аутентификации.

from google.collab import drive drive.mount('/content/drive')

Выход

Шаг 3. Загрузка файлов на Google Диск.

После того, как ваш диск подключен к среде совместной работы, вы можете загружать файлы из Интернета прямо на свой диск Google, используя следующий синтаксис кода.

Синтаксис

!wget -P /content/drive/My\ Drive [file URL]

Здесь [URL-адрес файла] — URL-адрес файла, который вы хотите загрузить. !wget используется для загрузки файлов из Интернета, а -P указывает место хранения файла на диске Google.

Пример

В приведенном ниже примере мы загрузили логотип Python и сохранили его в корневом каталоге нашего диска.

!wget -P /content/drive/My\ Drive https://www.python.org/static/img/python-logo.png

Выход

Заключение

В этой статье мы обсудили, как можно загружать файлы из Интернета прямо на наш диск Google. Чтобы загрузить что-либо на наш диск Google, нам нужно смонтировать наш диск Google в среде совместной работы. После того, как диск смонтирован в Collab, мы можем загрузить на него любой файл с помощью команды wget.

Как скачать файлы с Google Диска в Google Colab

Google Colab — это среда разработки в облаке, которая предоставляет бесплатные вычислительные ресурсы и позволяет запускать код Python в браузере. Google Диск — это облачное хранилище данных, которое позволяет пользователям хранить, синхронизировать и совместно использовать файлы и папки. В этой статье мы рассмотрим, как скачать файлы с Google Диска в Google Colab с использованием языка программирования Python.

Подготовка

Перед тем, как начать скачивать файлы с Google Диска в Google Colab, необходимо выполнить несколько шагов подготовки:

1. Авторизация в Google Диске

Для того, чтобы получить доступ к файлам на Google Диске, нам необходимо авторизоваться с помощью учетных данных. Воспользуемся библиотекой google-auth для этого:

!pip install google-auth

2. Установка библиотеки PyDrive

Для работы с Google Диском мы будем использовать библиотеку PyDrive, которая предоставляет удобные функции для загрузки и скачивания файлов. Установим библиотеку с помощью следующей команды:

!pip install pydrive

Скачивание файлов

Теперь, когда мы подготовились, давайте перейдем к скачиванию файлов с Google Диска в Google Colab.

1. Загрузка учетных данных

Перед тем, как начать скачивание файлов, нам необходимо загрузить учетные данные для авторизации. Для этого перейдите на https://console.cloud.google.com/, создайте новый проект и скачайте файл JSON с учетными данными.

2. Подключение Google Диска

Теперь, когда у нас есть учетные данные, мы можем подключиться к Google Диску. Создайте новый блокнот в Google Colab и выполните следующий код:

from pydrive.auth import GoogleAuth from pydrive.drive import GoogleDrive # Создание экземпляра GoogleAuth и авторизация gauth = GoogleAuth() drive = GoogleDrive(gauth)

3. Получение ID файла

Чтобы скачать файл с Google Диска, нам необходимо знать его ID. Чтобы получить ID файла, откройте файл в Google Диске и скопируйте его ID из URL-адреса. Например, если URL-адрес файла выглядит так: https://drive.google.com/file/d/1abcde1234567890/view?usp=sharing, то его ID — это 1abcde1234567890.

4. Скачивание файла

Теперь мы готовы скачать файл с Google Диска. Для этого выполним следующий код:

file_id = '1abcde1234567890' # Замените на ID вашего файла file_name = 'file.txt' # Замените на имя файла # Создание экземпляра GoogleDriveFile на основе ID file = drive.CreateFile() # Скачивание файла на локальный диск file.GetContentFile(file_name)

Теперь файл с именем «file.txt» будет сохранен на вашем локальном диске в Google Colab.

5. Скачивание нескольких файлов

Если вы хотите скачать несколько файлов с Google Диска, вы можете использовать цикл или список ID файлов. Например, следующий код скачивает файлы «file1.txt» и «file2.txt»:

file_ids = ['1abcde1234567890', '2fghij0987654321'] # Замените на ID ваших файлов file_names = ['file1.txt', 'file2.txt'] # Замените на имена файлов # Скачивание нескольких файлов for file_id, file_name in zip(file_ids, file_names): file = drive.CreateFile() file.GetContentFile(file_name)

Теперь файлы «file1.txt» и «file2.txt» будут сохранены на вашем локальном диске в Google Colab.

6. Скачивание файла в определенную папку

Если вы хотите скачать файл в определенную папку на Google Диске, вы можете использовать метод CreateFile с параметром parent_folder_id. Например, следующий код скачивает файл «file.txt» в папку с ID «abcdef1234567890»:

file_id = '1abcde1234567890' # Замените на ID вашего файла file_name = 'file.txt' # Замените на имя файла folder_id = 'abcdef1234567890' # Замените на ID папки # Создание экземпляра GoogleDriveFile на основе ID и parent_folder_id file = drive.CreateFile() # Скачивание файла на локальный диск file.GetContentFile(file_name)

Теперь файл «file.txt» будет сохранен в папке с ID «abcdef1234567890» на вашем локальном диске в Google Colab.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как скачать файлы с Google Диска в Google Colab с использованием языка программирования Python. Мы ознакомились с несколькими примерами кода, которые позволяют загружать одиночные и множественные файлы, а также файлы в определенную папку. Теперь вы можете использовать эти знания для работы с файлами на Google Диске в своих проектах в Google Colab.

Как указать путь к файлу в google colab

Google Colab или Colaboratory – это продукт, созданный в результате исследований Google. Colab позволяет пользователям писать и выполнять код Python, полезный для анализа данных или машинного обучения.

Google Colab размещается на Jupyter Notebook, поэтому к нему легко получить доступ для пользователей, уже знакомых с Jupyter. Google Colab является большим преимуществом перед Juptyer Notebook. Для его использования не требуется настройка или установка, а также предоставляется бесплатный доступ к вычислительным ресурсам, включая графический процессор и оперативную память.

Однако у него есть некоторые отличия, например загрузка файлов из Colab. Следуйте приведенному ниже руководству, чтобы точно узнать, как загружать файлы из Google Colab.

В приведенном ниже примере предполагается, что у вас есть фрейм данных, которому присвоено имя файла и тип. Чаще всего это делается через Pandas, например: result.to_csv(‘example_file.csv’)

Также предполагается, что вы подключили диск Google к интерфейсу Colab. Если у вас все это настроено, читайте наше руководство по импорту и загрузке файлов в Colab.

Как загрузить файл, созданный в рабочей области Google Colab?

Однако, чтобы загрузить файл для использования в библиотеке Colab, вам потребуется использовать браузер Google Chrome. Если вы используете Firefox, это не сработает.

После выполнения файл будет загружен прямо в ваши загрузки.

Как добавить файл на Google Диск из рабочей области Google Colab?

Еще одна функция, которую мы можем использовать, — это сохранение файла Google Colab на Google Диске, который затем можно использовать в другом скрипте или загрузить другим пользователям на общий диск.

После выполнения это действие загрузит файл в указанное вами место на Google Диске.

Мы любим Google Colab за простоту использования и за то, что он не нагружает наше собственное оборудование. Чтобы получить больше полезных советов и советов по Python, следите за нашим блогом и подписывайтесь на наш список рассылки.

Чтобы узнать больше о Python и о том, как он может помочь вашему цифровому маркетингу, посетите:

Лучшие практики SEO в 2022 году

Google анонсирует домен .day и вот как он может выглядеть

Как использовать SEO для увеличения продаж на Рождество

Search Updates September 2021

Обновления поиска, сентябрь 2021 г.

СВЯЗАТЬСЯ

Узнайте больше о том, как мы можем повысить эффективность вашего поискового маркетинга. Заполните форму ниже или позвоните нам по телефону 01438 870220.

Honcho — британское агентство по маркетингу в поисковых системах, предлагающее услуги SEO, контекстной рекламы, платной социальной рекламы и контент-маркетинга. Специалисты по розничному и автомобильному цифровому маркетингу.

Colaboratory позволяет подключаться к локальной среде выполнения с помощью Jupyter. Это позволяет выполнять код на локальном оборудовании и иметь доступ к локальной файловой системе.

Соображения безопасности

Перед запуском убедитесь, что вы доверяете авторам любой записной книжки. При локальном подключении код, который вы выполняете, может читать, записывать и удалять файлы на вашем компьютере.

Подключение к серверу ноутбуков Jupyter, работающему на вашем локальном компьютере, может дать множество преимуществ. С этими преимуществами приходят серьезные потенциальные риски. Подключаясь к локальной среде выполнения, вы позволяете интерфейсу Colaboratory выполнять код в блокноте, используя локальные ресурсы на вашем компьютере. Это означает, что блокнот может:

Вызов произвольных команд (например, » rm -rf / «)
Доступ к локальной файловой системе
Запуск вредоносного контента на вашем компьютере

Прежде чем пытаться подключиться к локальной среде выполнения, убедитесь, что вы доверяете авторам записной книжки и понимаете, какой код выполняется. Дополнительные сведения о модели безопасности сервера ноутбуков Jupyter см. в документации Jupyter.

Инструкции по установке

Чтобы разрешить Colaboratory подключаться к локально работающему серверу Jupyter, вам необходимо выполнить следующие шаги.

Шаг 1. Установите Jupyter

Установите Jupyter на свой локальный компьютер.

Шаг 3. Запустите сервер и выполните аутентификацию

Новые серверы ноутбуков запускаются нормально, хотя вам потребуется установить флаг, чтобы явно доверять подключениям WebSocket из интерфейса Colaboratory.

После запуска сервера он распечатает сообщение с исходным внутренним URL-адресом, используемым для аутентификации. Сделайте копию этого URL-адреса, так как вам нужно будет указать его на следующем шаге.

Шаг 4. Подключитесь к локальной среде выполнения

В Colaboratory нажмите кнопку «Подключиться» и выберите «Подключиться к локальной среде выполнения». Введите URL-адрес из предыдущего шага в появившемся диалоговом окне и нажмите кнопку «Подключиться». После этого вы должны быть подключены к локальной среде выполнения.

Настройки браузера

Общий доступ

Если вы делитесь своей записной книжкой с другими, среда выполнения на вашем локальном компьютере не будет использоваться совместно. Когда другие открывают общий блокнот, они по умолчанию подключаются к стандартной облачной среде выполнения.

По умолчанию все выходные данные ячеек кода хранятся на Google Диске. Если ваше локальное подключение будет иметь доступ к конфиденциальным данным и вы хотите пропустить выходные данные ячейки кода, выберите Правка > Настройки блокнота > Пропустить вывод ячейки кода при сохранении этой записной книжки.

Удаление

Подключение к среде выполнения в экземпляре Google Compute Engine

Если сервер ноутбуков Jupyter, к которому вы хотите подключиться, работает на другом компьютере (например, на экземпляре Google Compute Engine), вы можете настроить переадресацию локального порта SSH, чтобы разрешить Colaboratory подключаться к нему.

Примечание. Google Cloud Platform предоставляет образы ВМ для глубокого обучения с предварительно настроенной поддержкой локальной серверной части Colaboratory. Следуйте инструкциям, чтобы настроить экземпляр Google Compute Engine с переадресацией локальных портов SSH. Если вы используете эти образы, сразу переходите к шагу 4. Подключитесь к локальной среде выполнения (используя порт 8888).

Сначала настройте сервер ноутбуков Jupyter, следуя приведенным выше инструкциям.

Во-вторых, установите SSH-подключение с локального компьютера к удаленному экземпляру (например, к экземпляру Google Compute Engine) и укажите флаг «-L». Например, чтобы перенаправить порт 8888 на вашем локальном компьютере на порт 8888 на вашем экземпляре Google Compute Engine, выполните следующее:

Наконец, установите соединение в Colaboratory, подключившись к переадресованному порту (следуйте тем же инструкциям в шаге 4: подключение к локальной среде выполнения).

Скажем, папка, содержащая файл, называется «x» на моем диске. Путь будет /content/drive/My\Drive/x/the_file. Путь в качестве параметра для функции будет /content/drive/My Drive/x/the_file, поэтому без обратной косой черты внутри My Drive я не могу найти никакого простого способа сделать это, кроме как ввести его вручную.

Как создать Google Colab на Python?

Откройте Google Colab. Нажмите «Новая записная книжка» и выберите записную книжку Python 2 или записную книжку Python 3. Откройте Google Диск. Создайте новую папку для проекта. Нажмите «Создать» > «Еще» > «Совместная работа».

Как запустить команду в Google Colab?

В разделе «Среда выполнения» есть различные параметры среды выполнения. Чтобы запустить текущую ячейку, нажмите SHIFT + ENTER. Команды Bash можно запускать, добавляя к команде префикс «!». Команды каталога !ls, !mkdir. Эта команда выводит папки /content и /drive (если он был смонтирован). Запустите следующий фрагмент, чтобы изменить текущую папку.

Как я могу получить доступ к моему Диску Google из Colab?

После подключения Диска вы получите сообщение «Смонтировано в /content/gdrive» и сможете просматривать содержимое своего Диска в панели проводника. Теперь вы можете взаимодействовать со своим Google Диском, как если бы это была папка в вашей среде Colab. Любые изменения в этой папке отразятся непосредственно на вашем Google Диске.

Скажем, папка, содержащая файл, называется «x» на моем диске. Путь будет /content/drive/My\\ Drive/x/the_file. Путь в качестве параметра для функции будет /content/drive/My Drive/x/the_file, поэтому без обратной косой черты внутри My Drive я не могу найти никакого простого способа сделать это, кроме как ввести его вручную.

Как добавить путь к pythonpath в Colab?

Например, если вы хотите добавить путь к текущему сеансу Python, чтобы механизм импорта Python находил модули, расположенные в этом каталоге, вы можете сделать следующее: Если вы хотите изменить саму переменную среды (что не повлияет на пути, используемые в вашем текущем сеансе Python), вы можете использовать магию %set_env:

Не у всех есть локальная машина с графическим процессором. К счастью, вы можете получить его бесплатно (вроде как).

В июне 2019 г. на сайте fast.ai был выпущен второй курс «Глубокое обучение с основ» («Непрактичное глубокое обучение»). В этих новых уроках Джереми Ховард показывает, как создать библиотеку DeepLearning, которая позволяет достигать самых современных результатов.

Вы получите максимальную отдачу от этого курса, если будете не только смотреть уроки, но и сами программировать. Проблема в том, что вам нужно место, где вы можете хранить свои скрипты. В противном случае вам пришлось бы копировать и вставлять каждую строку кода, которую вы хотите повторно использовать, в каждую записную книжку, которая ее использует. Локальная машина с полным доступом к файловой системе была бы решением…

Ну, у меня нет машины с графическим процессором, который я мог бы использовать для этого. Я все еще очень очень хотел пройти этот курс. Так что я провел целый день и попытался заставить работать бесплатную установку, достаточно хорошо подходящую для моих целей.

Глубокое обучение: 7 этапов – обновление | Инвестор, ориентированный на данные

Автомобили с автоматическим управлением, Alexa, медицинская визуализация — гаджеты вокруг нас становятся суперумными с помощью глубокого обучения…

Хорошие новости: мне удалось! Оказывается, вы можете настроить GoogleColab+GoogleDrive таким образом, чтобы ваши сценарии были локальными и (почти) плавно использовались в среде colab. Вот как это сделать:

Отделение экспериментов по глубокому обучению (данных и скриптов) от повседневной основной учетной записи — хорошая идея. Так что просто создайте новую учетную запись, в конце концов, это бесплатно. Чтобы было еще удобнее, используйте адрес электронной почты основного аккаунта в качестве резервного для нового.

Вы можете войти в несколько учетных записей одновременно. Для этого откройте любую страницу, связанную с Google, например Gmail, поиск и т. д. В правом верхнем углу щелкните значок своего профиля. В нижней части открывшегося окна нажмите добавить аккаунт.

Любой сервис от Google теперь доступен для обоих аккаунтов. Следуя остальным инструкциям, убедитесь, что выбрана правильная учетная запись. Вы можете сделать это в том же меню:

Далее вы хотите настроить папку на своем Google Диске, в которой вы будете заниматься разработкой. Эта папка будет связующим звеном между вашей локальной разработкой и онлайн-блокнотом. Есть два способа сделать это. Удобнее всего использовать Windows-клиент от Google под названием BackupAndSync (Google дает мне только немецкую ссылку… Ищите сами).

Я не буду вдаваться в подробности настройки BackupAndSync. Посмотрите это руководство, если вам нужна помощь.

После настройки вы можете создать папку и управлять ее содержимым на локальном компьютере. Любые изменения будут автоматически синхронизированы с вашим GoogleDrive. Синхронизация может занять пару секунд, но у меня она работает почти мгновенно.

Если вы находитесь в среде, в которой BackupAndSync запрещена, например, из-за того, что вы находитесь за брандмауэром, есть другой способ. Однако этот гораздо менее удобен.

Откройте веб-интерфейс Диска и перейдите в папку разработки. Здесь вы увидите его содержимое. Теперь каждый раз, когда вы хотите синхронизировать файл, перетащите его в эту папку. Несколько советов по этому поводу см. в разделе по устранению неполадок.

Теперь у вас есть папка разработки, которая (полу)автоматически синхронизируется с вашим Диском. Но как его использовать в блокноте?

Сначала смонтируйте его. Это сделает ваш Диск доступным в блокноте.

Затем вы сообщаете своей среде Python, где найти ваши скрипты:

И все. Теперь вы можете вызвать что-то вроде

где предварительная обработка — это файл/модуль внутри fastai_course2.

(Необязательно) Фрагменты

Это должно выглядеть так:

Зарегистрировать блокнот фрагментов

Зарегистрировав блокнот с фрагментами, его содержимое станет доступным для всех блокнотов в вашем аккаунте Google.

Скопируйте URL блокнотов фрагментов.
В меню любого блокнота выберите Инструменты -> Настройки.
Вставьте URL-адрес туда, где указано URL пользовательского фрагмента кода.

В любом блокноте теперь можно делать:

Откройте левую боковую панель, нажав стрелку в левом верхнем углу экрана.
Переключить вкладку на Фрагменты кода.
Выполните поиск своего фрагмента. Заголовок — это то, что вы ранее ввели в ячейку уценки.
Нажмите «Вставить». Фрагмент скопируется в ячейку блокнота.
Запустить ячейку.

Обычно это запускает процесс аутентификации. Это означает, что вы увидите что-то вроде этого:

Нажмите на ссылку, выберите соответствующую учетную запись Google и подтвердите. На странице появится код авторизации. Используйте значок справа, чтобы скопировать его в буфер обмена, затем вставьте его в текстовое поле в блокноте и нажмите клавишу ввода.

Синхронизация между вашим локальным компьютером и блокнотом Colab не будет идеальной. Особенно, если делать это через веб-интерфейс. Поэтому разумно свести к минимуму количество необходимых синхронизаций. Для меня этот рабочий процесс работает хорошо:

Создайте новый блокнот. Включите GPU в меню: Правка->Настройки ноутбука -> Аппаратный ускоритель -> GPU
Смонтируйте папку разработки с помощью фрагмента кода.
Разработка/тестирование/рефакторинг. Убедитесь, что ваш код работает должным образом.
Скопируйте весь код, который вы хотите повторно использовать, в файлы в вашей локальной папке. Я настроил своего рода структуру проекта, в которой я помещаю все методы и классы в соответствующие файлы (например, callbacks.py для всех ваших обратных вызовов). Если вам нужно создать новые папки/файлы, сделайте это.
Синхронизировать. Либо автоматически, либо через веб-интерфейс. См. советы по устранению неполадок.
Теперь вы можете использовать свои файлы в любой записной книжке, в которой запущен фрагмент монтирования.

Не всегда все идет гладко. До сих пор я мог решить любые проблемы. Вот вещи, с которыми я столкнулся до сих пор:

Существующие файлы не обновляются при синхронизации, вместо этого создается копия (имя файла(1).py). Чтобы справиться с этим, удалите обе версии файла и загрузите его повторно. Тогда взгляните на пункт ниже.
Веб-интерфейс не понимает, что я хочу обновить файл, а не создать новый (с тем же именем, что и приводит к описанной выше проблеме). Я обнаружил, что загрузка отдельных файлов и размещение их точно на их онлайн-аналоге исправляет это. Кроме того, при синхронизации большого количества файлов удалите онлайн-версии перед загрузкой новых. Вы можете просто стереть всю папку dev и повторно загрузить свою локальную (если она не слишком велика)
Я синхронизировал свои файлы, но Python по-прежнему использует старую версию. Когда вы обновляете исходный файл, Python не перезагружает его автоматически. У вас должно быть активно расширение autoreload (фрагмент монтирования сделает это за вас), а затем повторно запустите оператор импорта для измененных файлов.
Я синхронизировал свои файлы, но colab по-прежнему использует старую версию. Если описанное выше не решит вашу проблему, вы можете попробовать снова запустить фрагмент кода. Иногда это решает проблему. Если нет, возможно, colab действительно все еще использует старую версию файла. В этом случае вам нужно зайти в меню: Runtime->Reset all runtimes. Теперь вам нужно снова запустить скрипт сверху вниз, включая ячейку монтируемого фрагмента.
Мои сценарии работают на моем локальном компьютере, но не работают в colab. У этого может быть много причин, большинство из которых относятся к общим вещам Python. Я не могу перечислить их все, но есть один общий: Colab запускает какой-то дистрибутив Linux. Когда вы используете пути, возможно, вы сделали это таким образом, который работает только на вашем локальном компьютере с Windows. Python предлагает все инструменты для написания вашей программы, независимой от ОС. Например, чтобы решить проблему с путями, вместо ручного добавления путей используйте os.path.join. Таким образом, ..\..\data становится os.path.join(‘..’, ‘..’, ‘data).

Сложнее ли все это настроить и использовать, чем иметь локальный компьютер, на котором можно запускать ваш код? Абсолютно. Можете ли вы по-прежнему использовать его для разработки или прохождения курса fastai2019, часть 2? Абсолютно. Используя приведенный выше рабочий процесс, я почти полностью прошел курс и уже МНОГОЕ узнал.

Если у вас возникли проблемы с тем, чтобы заставить это работать, дайте мне знать, я посмотрю, что я могу сделать.

Читайте также:

Как подключить стационарный телефон к компьютеру для звонков
Как включить подсветку на Яндекс станции
Как подключить беспроводные наушники Samsung к компьютеру
Вы используете недопустимый инструмент электронной подписи, что делать
Как выбрать все файлы в папке

Учебник Google Colab 101 с Python — советы, подсказки и часто задаваемые вопросы

Подробное руководство о том, как использовать Google Colab с Python, а также советы, рекомендации и часто задаваемые вопросы Colab.

Источник: Производное от оригинала Бонгкарна Таниакидж на Pexels

Автор (ы): Сания Парвиз, Роберто Ириондо

Код этого руководства доступен на Github, а его полная реализация — в Google Colab .

Google Colab — это проект Google Research, бесплатной среды на основе Jupyter, которая позволяет нам создавать записные книжки Jupyter [программирование] для написания и выполнения Python [ 1 ] (и других сторонних инструментов на основе Python и фреймворков машинного обучения, таких как Pandas , PyTorch, Tensorflow, Keras, Monk, OpenCV и другие) в веб-браузере.

Записная книжка для программирования — это разновидность оболочки или ядра в виде текстового процессора, в котором мы можем писать и выполнять код. Данные, необходимые для обработки в Google Colab, можно установить на Google Диск или импортировать из любого источника в Интернете. Project Jupyter — это организация по разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом, которая разрабатывает и поддерживает ноутбуки Jupyter для интерактивных вычислений [ 4 ].

Google Colab не требует настройки для начала работы и предоставляет бесплатный доступ к графическим процессорам . Одной из основных функций Google Colab является то, что он позволяет кому угодно делиться живым кодом, математическими уравнениями, визуализацией данных, обработкой данных (очисткой и преобразованием), численным моделированием, моделями машинного обучения и многими другими проектами с другими.

Почему мы используем Google Colab?

Google Colab имеет уникальные и важные функции:

Он предоставляет бесплатную среду для ноутбуков Jupyter.
Поставляется с предустановленными пакетами.
Он полностью размещается в Google Cloud.
Пользователям не нужно устанавливать на серверах или рабочих станциях.
Блокноты автоматически сохраняются на Google Диске пользователя.
Он предоставляет записные книжки Jupyter на основе браузера.
Он совершенно бесплатный и предлагает мощность графического процессора и TPU (если вам не нужны дополнительные ресурсы и вы не решите стать профессионалом с Colab Pro ).
Он поддерживает Python версий 2 и 3 (однако Google предлагает перенести важные записные книжки на Python 3 [ 2 ] [ 5 ]).
Он предоставляет два аппаратных ускорителя:
1. GPU (графический процессор).
2. TPU (блок тензорной обработки).

Код Python может быть выполнен непосредственно в веб-браузере с помощью Colab. Мы можем запустить его по указанному ниже URL:

Окно запуска открывается со всплывающим окном, предлагающим множество функций:

Рисунок 1: Снимок экрана стартовой страницы Google Colab.

Он предоставляет возможности для создания записной книжки, а также для загрузки и выбора из различных источников, таких как:

GitHub
Гугл Диск
Локальный компьютер

Код Python можно напрямую загрузить из Github, используя URL-адрес своего проекта или выполнив поиск по организации или пользователю. Следующие шаги показывают, как загрузить проект с помощью URL-адреса Github:

Запустите Google Colab.
Выберите вкладку GitHub во всплывающем окне.

Рисунок 2: Скриншот кода загрузки Google Colab с использованием URL-адреса Github.

Введите URL-адрес проекта GitHub и выполните поиск, чтобы получить код.

Рисунок 3: Снимок экрана, показывающий, как загрузить репозиторий Github с помощью Google Colab.

Он одним щелчком загрузит полный код в блокнот Google Colab.

Рисунок 4: Снимок экрана, демонстрирующий загруженный репозиторий Github с использованием URL-адреса.

Рисунок 5: Снимок экрана, показывающий, как загрузить записную книжку прямо с Google Диска в Google Colab.

Загрузка данных из Kaggle

Данные из Kaggle можно загружать непосредственно в Colab для обработки. Для импорта данных требуется токен API от Kaggle.

Шаги по созданию токена API из Kaggle

Откройте Kaggle
Перейдите в «Моя учетная запись»
Прокрутите вниз до раздела «API».

Рисунок 6: Скриншот веб-сайта Kaggle, показывающий раздел API.

Нажмите «Expire API Token», чтобы при необходимости удалить предыдущий токен. Нажмите «Создать новый токен API». Он сгенерирует новый токен и загрузит файл JSON с именем « kaggle.json ». Файл «kaggle.json» содержит имя пользователя и ключ, например:

Рисунок 7: Снимок экрана IDE, на котором показан тестовый ключ API для Kaggle.

Сохраните файл «kaggle.json» на локальном компьютере.

Установите пакет Kaggle

!pip install -q kaggle

from google.colab import files

files.upload()

Figure 8: Screenshot of the output of the uploaded file “kaggle.json”

!kaggle datasets list

Figure 9: Screenshot showing a dataset list from Kaggle.

!kaggle competitions download -c competitive-data-science-predict-future-sales

Figure 10: Screenshot showing the output of data downloads from Kaggle.

Рисунок 11: Снимок экрана Google Colab, показывающий загруженные данные из Kaggle.

Читать файлы с Google Диска

Google Colab также предоставляет функции для чтения данных с диска Google.

import globimport pandas as pdfrom google.colab import drive

drive.mount('/gdrive')

Рисунок 12: Снимок экрана, на котором Google Colab просит вас вставить код авторизации Google Диска.

Поле для ввода кода авторизации

Щелкните ссылку и сгенерируйте код авторизации.

Прочтите файл CSV с диска.

file_path = glob.glob("/gdrive/My Drive/***.csv")for file in file_path: df = pd.read_csv(file) print(df)

Figure 13: Output from the test CSV file on Google Drive.

Google Colab предоставляет бесплатный облачный сервис с аппаратным ускорителем графического процессора. Машины с графическим процессором высокой конфигурации очень дороги и необходимы в машинном обучении и глубоком обучении для одновременной обработки нескольких вычислений.

Источник: Нана Дуа на Pexels

Почему графические процессоры необходимы для машинного обучения или глубокого обучения?

В настоящее время графические процессоры доминируют в машинном обучении и глубоком обучении благодаря оптимизированным возможностям более ресурсоемких рабочих нагрузок и моделей потоковой памяти.

Графические процессоры обеспечивают выдающуюся производительность за счет параллелизма и могут запускать миллионы потоков за один вызов. Они работают необычайно лучше, чем ЦП, хотя графические процессоры могут иметь более низкую тактовую частоту и отсутствие многоядерных функций управления по сравнению с ЦП.

Настройка GPU аппаратного ускорителя в Colab

Шаги по настройке графического процессора:

Перейдите в Runtime → Change runtime type.
Выберите « GPU» во всплывающем окне.

Рисунок 14: Снимок экрана с выбранным ускорителем графического процессора.

Импортируйте важные пакеты

import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib

tf.test.gpu_device_name()

Figure 15: Screenshot of GPU’s accelerator in Google Colab.

device_lib.list_local_devices()

Figure 16: Screenshot showcasing the details about the GPU in our session.

Проверьте количество доступных графических процессоров, не выбирая графический процессор во время выполнения. Оставьте для него значение « Нет ».

Рисунок 17: Аппаратный ускоритель отключен.

import tensorflow as tf no_of_gpu = len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')) print("Total GPUS: ", no_of_gpu)

Figure 18: Hardware accelerator is None, so the GPU’s value is 0.

Рисунок 19: Снимок экрана аппаратного ускорителя, настроенного на графический процессор.

import tensorflow as tf no_of_gpu =len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')) print("Total GPUS: ", no_of_gpu)

Figure 20: Hardware accelerator is GPU so the value of GPU is 1.

try: with tf.device('/device:GPU:1'): tensor1 = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) tensor2 = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]) result = tf.matmul(tensor1, tensor2) print(result) except RuntimeError as exception: print(exception)

Figure 21: Tensor multiplication result.

Код репозитория GitHub можно клонировать и хранить на локальном Google Диске.

Шаги по клонированию репозитория GitHub на Google Диск:

Смонтируйте Google Диск.

from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive')

Figure 22: Google Drive successfully mounted in Google Colab.

%cd gdrive/My Drive/ mkdir project %cd project/

Figure 23: Entering the project directory.

!git clone https://github.com/saniyaparveez/youtube_video_type_prediction.git

Figure 24: Screenshot showing how to clone a Github repository.

Figure 25: Cloned project.

Список всех магических команд

%lsmagic

Figure 26: List of all of Google Colab’s magic commands.

%ldir

Figure 27: List of local directories.

%history

%time

Figure 28: CPU and wall time.

!uptime

Figure 29: Displaying system uptime.

!free -hprint("-"*100)

Figure 30: Display available and used memory.

!lscpu print("-"*70)

Figure 31: Display CPU specification.

%%sh echo "List all running VM processes." ps -ef echo "Done"

Figure 32: Display all VM running processes.

%%htmlTowards AI is a great publication platform

#@title Personal Details #@markdown Information. Name = 'Peter' #@param Age = 25 #@param zip = 1234 #@param Date = '2020-01-26' #@param Gender = "Male" #@param ['Male', 'Female', 'Other'] #@markdown ---print("Submitting the form") print(string_type, slider_value, number, date, pick_me) print("Submitted")

Figure 33: Generating a form in Google Colab.

Figure 34: Cell execution output.

Google Colab также можно использовать для визуализации данных. Следующий код и график показывают график, содержащий более одного полинома, Y = X³ + X² + X [ 3 ].

x = np.arange(-10,10) y = np.power(x,3) y1 = np.power(x,3) + np.power(x,2) + x plt.scatter(x,y1,c="red") plt.scatter(x,y)

Figure 35: A graph showing more than one polynomial.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns length = 10 data = 5 + np.random.randn(length, length) data += np.arange(length) data += np.reshape(np.arange(length), (length, 1)) sns.heatmap(data) plt.show()

Figure 36: Heatmap.

Мы используем блоки тензорной обработки (TPU) для ускорения на графике Tensorflow. Они представляют собой интегральную схему со спецификацией приложений (ASIC) ускорителя искусственного интеллекта, специально разработанную для машин нейронных сетей. Google разработал этот процессор.

TPU имеет удивительную конфигурацию терафлопс, производительности с плавающей запятой и прочего. Каждый TPU объединяет до 180 терафлопс производительности с плавающей запятой и 64 ГБ памяти с высокой пропускной способностью на одной плате. Терафлоп является измерение скорости компьютера. Его скорость может составлять триллион операций с плавающей запятой в секунду.

Настройка TPU в Colab

Шаги по настройке TPU в Google Colab:

Меню выполнения → Изменить время выполнения

Рисунок 37: Выбор аппаратного ускорителя TPU.

Для этого требуется пакет TensorFlow. Ниже кода реализации проверяют, установил ли Colab ускоритель TPU или нет?

import tensorflow as tf try: tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() print('Running on TPU ', tpu.cluster_spec().as_dict()['worker']) except ValueError: print('Exception')

Figure 38: Running on TPU hardware accelerator.

Заключение

Google Colab или Colaboratory от Google Research — это среда записной книжки Jupyter для выполнения кода на основе Python для построения модели машинного обучения или глубокого обучения.

Он полностью бесплатный (если вы не хотите стать профессионалом ) и предоставляет аппаратные ускорители GPU и TPU. Его легко использовать и делиться из-за требований к функциям нулевой конфигурации.

Он позволяет комбинировать исполняемый код и форматированный текст в одном документе и изображения, HTML, LaTex и другие. В нем уже установлена важная библиотека машинного обучения, такая как TensorFlow, поэтому она идеально подходит для машинного обучения и построения моделей глубокого обучения. Colab отлично подходит для разработки нейронных сетей.

Мы можем добиться параллелизма и выполнения нескольких потоков с помощью аппаратного ускорителя на базе процессора. Мы можем публиковать записные книжки Google Colab в качестве учебной записной книжки. Вставка HTML-тегов и стиль текста создают привлекательную и содержательную записную книжку для учебных пособий, а вставка текста с кодом чрезвычайно полезна для объяснения потока кода и логики.

Специалисты по обработке данных и машинное обучение могут использовать всю мощь библиотек Python для анализа и визуализации данных, а Google Colab может импортировать данные непосредственно из Kaggle и загружать код из GitHub.

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат автору (авторам) и не отражают точку зрения Университета Карнеги-Меллона или других компаний (прямо или косвенно), связанных с автором (авторами). Эти работы не претендуют на то, чтобы стать конечным продуктом, а скорее являются отражением современного мышления и катализатором обсуждения и улучшения.

Все изображения принадлежат авторам, если не указано иное.

Опубликовано через Towards AI

Ресурсы

Реализация Google Colab .

Как загрузить файл в colab