Google Colab简介 Colaboratory（简称 Colab），是Google公司的一款产品，可以浏览器中编写和执行 Python 代码。...最重要的是，Colab可以给我们分配免费的GPU使用。这真的对我们这种没显卡还要做深度学习的科研民工的福音！ 并且Colab 无需任何配置 常用的库基本上都有，默认使用的深度学习的库是keras。...Colab Pro订阅用户还可以享用更大的内存，同时代码的运行时间也会更长。一般普通用户的代码运行时间会限制到12个小时，订阅用户则是24小时。 反正。有钱是真的好！...安装完成后，右击空白处，点击 Google Colaboratory 打开 选择使用GPU 使用谷歌云盘中的文件，点击网页最左侧的这个小文件夹，就可以连接到谷歌云盘，复制文件夹或者文件路径了。...第一次运行会很慢 第一次使用Colab进行训练会很慢，需要耐心等待，之后就好了。 订阅Colab Pro蛮值的 如果经常用的话，可以订一个，没有信用卡可以找万能的某宝。偶尔用的话，还是白嫖比较香。
所以，如果你没有 N 卡，比如你用 Mac 本或者 A 卡电脑，那么你只能使用 CPU 版本的深度学习框架。 深度学习使用 GPU 运算很快，用 CPU 巨慢无比。 ?...1、Colab Colab 个人使用感觉体验最好，并且很多开源的算法，都直接提供了 colab 的运行脚本。 ? 无需配置开发环境，直接运行体验算法效果。...但是它也有明显的问题，需要梯子，毕竟 Google 的产品。 只需要在 Google Drive 上，安装 colab 即可使用。...如果需要上传数据，可以上传到 Google Drive 上，并在 colab 中挂载，就可以直接访问。 显卡：V100、P100、T4 等训练主流显卡，显存 16 G。...使用教程：https://blog.csdn.net/JOHNYXUU/article/details/105870308 2、Kaggle Kaggle 和 Colab 都是 Google 提供的服务
每次要创造或者学习什么东西，我都习惯给自己定一个简单直接的场景，并具象化成一个载体。 做点没人做过的事：把tf用在小游戏上，做个手绘识别游戏。...其实，google早在普通小程序上给过tf的应用方案，但在小游戏上却没怎么提及过，何不给小游戏一个tf案例呢？于是，作为一个完全没接触过tf开发的程序员，我开始找demo去研究代码。...其实还是有点麻烦的，最终花了一些时间去实现了一个可运行的网页版： 当我喜出望外，觉得这是一件简单的事情时，马上就晴天霹雳了，我在ccc中以微信小游戏发布， ?...然后在手机上试着运行，发现是报错的。 构造一个小游戏可用的tfjs 这是为什么呢？经过一定时间的摸索，发现官方的tf用了一个叫Fetch的方法，该方法在微信小游戏中并不兼容。...（Google云盘上的Colab Notebooks可运行脚本）。
简单地说，云计算就是基于互联网的计算。在过去，人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。 为什么要用云计算？...如果你以前用过 Jupyter notebook ，你会很快学会使用谷歌Colab。确切地说，Colab是一个完全在云中运行的自由 Jupyter notebook 环境。...Colab为你提供了一个免费的强大的GPU，每次最多支持12小时。它基本上意味着你可以连续运行你的应用程序12个小时。...，然后点击“新建笔记本” 试着打一个最简单的代码： 看上去蛮好的 我按照Kev老师的教程，输入他的一段测试代码，来检测到底分配给我的是哪个GPU卡（点击阅读原文可以直接在教程里copy代码） 注意到没...所以需要设置运行时！ 我赶紧把首页打开，老老实实看看 点击这个“代码执行程序",里面有一个”更改运行时“选项 原来不设置这里，啥都用不上啊！ 赶紧选择成GPU，注意一定要保存！
细心的小伙伴大概发现了，表格里的有些话题还没有加链接。少年表示，这些部分很快就会更新了。 另外，表上还有没填满的格子，少年欢迎大家前去添砖加瓦。...二是，可以用Google Colab直接在网页上运行一切，无需任何设定 (也可以用Jupyter跑) 。 三是，可以学做面向对象的机器学习，与实际应用联系紧密，不止是入门教程而已。 ? 那么如何上手？...笔记本跑起来啊： (步骤几乎是针对Colab写的。Jupyter用户可忽略。) 第一步，项目里进到notebooks目录。 第二步，用Google Colab去跑这些笔记本，也可以直接在本地跑。...第三步，点击一个笔记本，把URL里的这一段： https://github.com/ 替换成这一段： https://colab.research.google.com/github/ 或者用Open...第五步，点击工具栏里的COPY TO DRIVE按钮，就可以在新标签页里打开笔记本了。 ? 第六步，给这个新笔记本重命名，把名称里的Copy of去掉就行。 第七步，运行代码，修改代码，放飞自我。
原先我试用的时候，每个月是15美金。刚刚打开网站又看了一眼——又涨价了。现在需要28美金/月，还是按年支付的优惠价格。 ? 面对高价，我是不是得转回头，每次都把绿幕弄上呢？ ? 不。...尽管作者在官网主页上提供了源代码和脚本样例，但是我觉得最好的使用方式，还是使用 Google Colab Notebook 的方式。 ?...越过前面2个代码块，咱们直接依次执行后面的3个。如果你对 Google Colab 的操作不是很熟悉，也可以参考一下我的这篇《如何用 Google Colab 练 Python？》。...这次的处理，就比较缓慢了。我等了一个多小时，才算弄好。不过其实这里是可以优化提速的，下文有介绍。 ? Google Colab 运行在云端，不需要消耗本机计算资源。...首先，你当然也可以直接把900多MB的视频上传到 Google Colab 的文件工作区。但是这个上传速度，会很慢。
选自Medium 作者：Franklin He 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Google Colab（Google 提供免费 GPU 的机器学习环境）上运行 StarCraft...为了向全球的 StarCraft II 研究者提供一个可复现、高效，且容易分享代码的环境，我想看看我们能否让 StrCraft II 在 Google Colab（Google 提供免费 GPU 的机器学习环境...不过，我们是使用 Google Colab 来处理的，我们唯一拥有的就是一个 Jupyter Notebook 网页。这意味着： 1. 没有调试器 2. 没有 root 特权 3....RIP 调试 当你只有一个网页的时候…… 第一步就是在服务器上尝试不同版本的 StarCraft II，暴雪公司提供了 StarCraft II 的 4.0.2、3.17 和 3.16.1 三个版本。...因为同样的程序在我的本地机器上运行的时候没有崩溃，这也否定了暴雪的代码有问题的假设。
---- Python 网页抓取教程：分步式 第 1 步：检查 Google 搜索引擎结果页 (SERP) 的 HTML 每个网页抓取练习的第一步是检查页面的 HTML。...对我来说，PyCharm 是首选的 Python IDE。但是对于本教程，我使用了在我的系统上安装 Python 时附带的 Python IDLE。...Google 提供不同版本的网页，具体取决于用户的用户代理。 我尝试在没有用户代理的情况下在我的移动 IDE 上运行相同的代码，但它无法通过，因为交付的 HTML 文档与我在解析时使用的文档不同。...完成此操作后，您就完成了代码的编写。是时候运行您的代码了。现在运行它，如果一切顺利，只需检查脚本所在的文件夹，您将看到一个名为“scraped keyword.txt”的新文本文件。...为了防止任何形式的块，您应该扩展机器人以使用代理。对于谷歌，我建议你使用住宅代理。 ---- 结论 构建一个简单的网页抓取工具并不是一项艰巨的任务，因为您可能有一个网站要抓取，而且网页是结构化的。
自动化和脚本编写：Python通常用于自动化重复任务或创建系统管理、数据处理和网页抓取等小型脚本。 游戏开发：使用Pygame和Panda3D等库，可以用Python开发简单的游戏和原型。...使用Google Colab设置Python Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。...访问https://colab.research.google.com/ 创建一个新的笔记本：点击左上角菜单中的"文件"，选择"新建笔记本"来创建一个新的Jupyter Notebook。...Requests：用于在Python中进行HTTP请求的库。它提供了一个简单的API，用于与Web服务和API进行交互。 Beautiful Soup：用于在Python中进行网页抓取的库。...Django：用于在Python中构建全栈Web应用程序的框架。它提供了处理请求、构建模板、管理数据库和处理用户身份验证的工具。 Google Colab 安装库：使用!
没错，Colab 是一个免费的 Jupyter Notebook 环境（你可以想成是网页版多功能笔记本），它不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。...你可以在这个网页上编写和执行代码、保存和共享分析结果，并利用 Google 提供的强大计算资源处理数据，所有这些都可通过浏览器免费使用。 别不相信，我这就带你详细了解一下： 1....不仅如此，和跑在自己电脑上的 Jupyter Notebook 环境最大不同之处是，Colab 使用的是 Google 的后台运行时服务，这就相当于你拥有了一台随时待命的专属服务器。...那么在 5G 网络等等的基础上，你可以用手机通过 Colab 直接连上服务器，用 Google 的算力来运算你对模型的调整。...当然，如果你嫌 Google 提供的运行时不够快，或是需要长时间挂着执行高速运算，你也可以在界面上选择连接到电脑本地的代码执行程序，用你自定义的软件/硬件来处理你存放在 Colab 上的代码。 ?
在不使用急切执行的情况下编写TensorFlow代码需要你进行一些元编程，即编写一个创建图的程序，然后稍后执行这个图。这个过程可能使人感到混乱，特别是对于新开发人员并不友好。...Colab：https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/samples/core/guide/autograph.ipynb...虽然基准测试很复杂（并且取决于应用程序和硬件配置），但在这个简单的示例中，我们看到，从急切执行转换到大量使用if和whileAutoGraph代码时有显著的加速。...最终，AutoGraph允许您在GPU和云TPU等加速器硬件上使用动态和流控制较多的模型，这对于在大量数据上训练大型模型是必要的。 我们刚刚开始探索性能的过程。...未来，AutoGraph将与defun无缝集成，使在简单的急切执行的Python中编写图代码。当这个实现可用时，你就可以通过有选择的将急切执行代码转换为图片段，以使用AutoGraph来加速研究。
需要注意的是，Pro + 在介绍界面明确写着「优先使用更快的 GPU 和 TPU 意味着等待代码运行的时间更短」。上面多了一个优先级，Pro 用户接下来的使用体验可能就没那么丝滑了。...如果用户没有订阅付费服务，则不能依赖于后台执行功能，当用户互动停止时，执行就会中断，接着系统很快就会删除虚拟机。 为什么 Colab Pro 或 Pro+ 不能就资源供应做出保证？...为了在 Colab 中以相对较低的价格提供更快的 GPU、更长的运行时和更大的内存，Colab 需要保持即时调整用量限额和硬件供应情况的灵活性。...一个大胆的揣测是：推出了 Pro + 以后，Pro 用户可能不再拥有那样的优先权了…… 有人发现：「在 Pro+ 发布之前，我曾经最多可以同时运行 3 个 colab 会话，现在使用我的专业帐户不能再运行超过...谷歌是下决心要用 Colab 赚点钱了？ 有开发者已经付费用上了 Colab Pro+，发现也不是那么优越。Ta 在两台笔记本上同时各打开一个会话，然后就没办法打开第三个了。
之前在《如何开始写你的第一个python脚本——简单爬虫入门！》中给大家分享了一下写一个爬虫脚本的基本步骤，今天继续分享给大家在初期遇到的一个很烦人的问题——反爬及处理办法！...我们的工具及库为：python3.6、pycharm、requests库 基本步骤：获取网页源代码——匹配需要的内容——提取并保存。...Headers的使用 某些网站反感爬虫的到访，于是直接拒绝所有爬虫的请求，或者返回其他的网页源码比如：连接频繁稍后在访问，或者直接返回403的状态码，比如抓取简书主页的时候出现下图 ?...这样就实现了网页源代码的获取，这里用到了User-Agent这个参数，它的作用就是告诉HTTP服务器， 客户端使用的操作系统和浏览器的名称和版本值，获取它也很简单，比如我用的火狐浏览器，打开网页后，用F12...而这个请求头中的其他参数也很重要，具体我们在随后的讲解中慢慢解释 requests.session方法 在我们想抓取某些需要登录才可以访问的网页时，就需要带上cookie参数，这个参数在请求头中，它记录了我们的账号信息
上一篇博客，介绍了Linux 抓取网页的实例，其中在抓取google play国外网页时，需要用到代理服务器 代理的用途 其实，除了抓取国外网页需要用到IP代理外，还有很多场景会用到代理： 通过代理访问一些国外网站...选择并确定了某个代理IP可用，但在下载网页过程中可能会又突然失效了，如何继续抓取剩下的网页？...如果一个代理IP并没有失效，但是它抓取网页的速度很慢或极慢，24小时内无法完成对应国家的网页抓取任务，该怎么办？需要重新筛选一个更快的吗？...b、代理IP没有失效，但是抓取网页很慢，无法在一天24小时内完成网页抓取，导致无法生成游戏排名每日报表 c、代理IP全部失效，无论是轮询检测一遍或多遍后，都无法完成当天的网页抓取任务 d、由于整个网络路由拥塞...其实现杀死当日僵死的后台抓取进程，请见上一篇博客 Linux 抓取网页实例 ——》 自动化总控脚本 ——》kill_curl.sh脚本，其原理是kill -9 进程号，关键脚本代码如下： while [
所以，如果你固执地坚持在自己的电脑上运行TuriCreate，又不愿意学Linux，那可能就得去买台Macbook了。 但是，谁说运行代码一定要在自己的机器上呢？...在某些时刻，做出正确的选择比盲目付出努力重要得多。 你应该选择一个云平台，它得具有如下特色： 你不必会Linux，也不用从头装一堆基础软件。打开就能用，需要哪个额外的功能，一条指令就搞定。...但是默认笔记本的运行环境，是Python 3。 所以，如果你直接执行第一句（依然是用Shift+Enter），会报错。 解决办法非常简单，打开上方工具栏中的“代码执行程序”标签页。 ?...我们首先要让Colab找到Google Drive的根目录。 这原本是一个相对复杂的问题。但是好在我们有现成的代码，可以拿来使用。 请执行下面这个单元格的代码。看不懂不要担心。...对于产品的提供者，意义只怕更为重大。 讨论 你之前正确安装了TuriCreate了吗？用的什么操作系统？你尝试过在云端运行Python代码吗？有没有比Colab更好的云端代码运行环境？
这款工具，就是 Google Colab 。我曾经在《如何免费云端运行Python深度学习框架？》一文中为你介绍过它，在《如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类？》...然后，就能看到完全配置好的 Python 运行环境了。 ? 对，就是这么简单。 你可别小瞧这个运行环境。 虽然你没有执行任何安装过程，但是它基本上涵盖了你做数据科学分析，要用到的各种工具。...Google Colab 的深度学习环境支持，可不只是软件那么简单。Google 慷慨的提供了 GPU， 甚至是更专业化的 TPU， 供你免费使用。 ? 默认状态，这些云端硬件是不开启的。...注意笔记本的顶部，有一个“在 Colab 打开”的链接。 点击它，你就能迅速开启 Google Colab 环境，并且直接运行这个 Github 上的笔记副本。 ?...我一般让学生交作业的时候，都需要同时提交 Google Colab 链接，以及一个 ipynb 文件。 二者的内容，应该是一样的。既然如此，为什么还需要提交两样东西呢？ 这个问题，作为思考题，留给你。
所以我想着边学边做，看能不能搞出个VR游戏来，最后真做出来了，是一个结合TensorFlowLite、Unity、Oculus SDK以及Google开源手绘数据集做的游戏，玩法很简单，AI出题，玩家画...虽然我以前在web平台实现过类似的逻辑，但在Unity上实现还是有一定的迁移难度。...，我需要做一个lite版的手绘集模型，而且我不可能自己去生产数据集，于是Google的手绘开源数据集就派上用场了。...https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset 我以前就用过这个数据集，生成模型的逻辑很简单：使用 Keras 框架在Google Colab...常规脚本中： 裁剪四周留白的HLSL文件部分代码（目的是把算出来的最左、最右、最下、最上四个坐标点的标识传给buffer）： 然后看着逻辑是对的，在Mac下面调试器运行也是对的，但放在VR眼镜中就会出现偶发失败
如果可以直接通过API得到所需要的信息，那么这个方法几乎总是优于网页抓取方法。因为如果可以从数据提供方得到结构化的数据，为什么还要自己建立一个引擎来提取同样的数据？...在本文中，我将会利用Python编程语言给你看学习网页抓取最简单的方式。 对于需要借助非编程方式提取网页数据的读者，可以去import.io上看看。...那上面有基于图形用户界面的驱动来运行网页抓取的基础操作，计算机迷们可以继续看本文！ 网页抓取所需要的库 我们都知道Python是一门开源编程语言。你也许能找到很多库来实施一个功能。...这些将有助于您有效地抓取网页。 但是，为什么我不能只使用正则表达式（Regular Expressions）？ 现在，如果知道正则表达式，你可能会认为可以用它来编写代码做同样的事情。...我曾使用BeautifulSoup和正则表达式来做同样的事情，结果发现： BeautifulSoup里的代码比用正则表达式写的更强大。用正则表达式编写的代码得随着页面中的变动而进行更改。
Colab 上的数据持久化 为了让 Colab 可以持久化地保存文件，人们通常会选择使用 Google Drive。...简言之，Google Drive 有平台优势，更容易集成到 Colab，也有多种容量规格以供扩容，但在使用上会有一些限制，比如单位时间的总上传量，总文件数量等。...适用于 Colab 的组合 元数据引擎 为了在 Colab 上尽量发挥 JuiceFS 的潜能，笔者选择了一个位于美国硅谷的云服务器，将它用于部署 Redis 作为 JuiceFS 的元数据引擎，配置如下...在 Colab 中挂载 JuiceFS 如下图，Colab 运行时的底层是一个 Ubuntu 系统，所以，只需要在 Colab 上安装 JuiceFS 客户端，执行挂载命令即可使用。...因为 Colab 每次只允许一个代码块运行，如果不将 JuiceFS 挂载到后台，他就会一直让代码块处于运行状态，导致其他代码块无法运行。
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