准备用于物体检测的图像包括但不限于： 验证注释正确（例如，所有注释在图像中都没有超出范围） 确保图像的EXIF方向正确（即，图像在磁盘上的存储方式与在应用程序中的查看方式不同，请参见更多信息） 调整图像大小并更新图像注释以匹配新尺寸的图像...笔记本中有一些步骤可以保存该模型拟合-通过本地下载到计算机，或者通过连接到Google云端硬盘并在其中保存模型拟合。...为此可以将原始测试图像从Roboflow下载到本地计算机，然后将这些图像添加到Colab Notebook中。...对于格式，请选择COCO JSON并在本地下载到自己的计算机上。（实际上可以下载非TFRecord的任何格式，以将原始图像与注释格式分开！）...一旦在本地解压缩该文件，将看到测试目录原始图像： 现在在Colab笔记本中，展开左侧面板以显示测试文件夹： 右键单击“测试”文件夹，然后选择“上传”。现在可以从本地计算机中选择刚刚下载的所有图像！
近些天，AlphaFold在热度不减的基础上又火了一把，二话不说直接确定了约2亿个蛋白质的结构，范围覆盖地球上几乎所有已知生物[1]。...doi: 10.1038/d41586-022-02083-2 尽管AlphaFold2可以通过Docker运行，但是 需要下载数据库（需要消耗约3TB的存储空间） 12vCPU, 85GB RAM的高计算要求...Python环境下，仅仅只需要4 GB的硬盘，三行代码就可以运行。...为了尽量减少依赖性，gget alphaold 目前还没有配置利用 GPU，与 AlphaFold Colab 相比，可能需要多达10倍的时间才能在本地计算机上运行。...实测在Colab上不到1.5 h就完成了预测，准确性似乎还行。
第一步：启动 Google Colab 我们可以使用 Colab 在 Web 浏览器上直接运行 Python 代码，使用指南：https://mktg.best/d7b6u。...从 Kaggle 上传数据的步骤 将「kaggle.json」文件保存在本地计算机上。 安装 Kaggle 软件包： !...将运行时硬件加速器设置为 GPU Google Colab 提供免费的 GPU 硬件加速器云服务。在机器学习和深度学习中需要同时处理多个计算，高性能 GPU 的价格很高，但非常重要。 ?...Colab 魔法 Colab 提供许多有趣的 trick，包括多个可以执行快速操作的命令，这些命令通常使用 % 作为前缀。 Colab 魔法命令列表 %lsmagic ? 本地目录 %ldir ?...在 Colab 中设置 TPU 在 Google Colab 中设置 TPU 的步骤如下： 运行时菜单 → 更改运行时 ?
为了帮助轻松复制，已将代码改编为Google Colab，并突出显示了该平台的独特之处 - 否则整个代码可以使用Python 3.6+和相关软件包在本地计算机上运行。...://www.gutenberg.org/ebooks/674 把事情搞定 在Colab上，运行时类型更改为GPU，然后导入最新的TensorFlow版本 - 下面的代码片段仅适用于Colab，否则只需使用...pip或conda install命令在机器上上传最新的TensorFlow。...执行此代码时，将看到Colab上传文件，然后可以单击左侧的Colab Files选项卡以确保该文件与Google的默认Sample Data目录一起存在。...一旦模型被训练，就可以通过相似性计算和可视化来检查嵌入层输出。
运行某个单元的一部分 你也可以运行某个单元的一部分，通过选择单元格并点击 Runtime 索引到 Run Selection 按钮或使用键盘快捷键 Ctrl + Shift + Enter。 ?...在 GitHub 中打开 Notebooks Google Colab 团队提供了官方的 Chrome 扩展程序。使用 colab 时，可以直接在 GitHub 上打开 notebooks。...从 Colab 运行 Flask 应用 使用 flask-ngrok 库（https://github.com/gstaff/flask-ngrok），你可以轻松地将运行在 colab 上的 Flask...设置 Conda 环境 如果将 miniconda 用作 python 环境管理器，你可以通过在 notebook 顶部运行以下命令，在 colab 上对其进行设置。...在 Colab 上运行 VSCode 你可以在 Colab 上运行完整的 VSCode。请参考文档：https://amitness.com/vscode-on-colab/。 ?
运行某个单元的一部分 你也可以运行某个单元的一部分，通过选择单元格并点击 Runtime 索引到 Run Selection 按钮或使用键盘快捷键 Ctrl + Shift + Enter。 4....在 GitHub 中打开 Notebooks Google Colab 团队提供了官方的 Chrome 扩展程序。使用 colab 时，可以直接在 GitHub 上打开 notebooks。...从 Colab 运行 Flask 应用 使用 flask-ngrok 库（https://github.com/gstaff/flask-ngrok），你可以轻松地将运行在 colab 上的 Flask...设置 Conda 环境 如果将 miniconda 用作 python 环境管理器，你可以通过在 notebook 顶部运行以下命令，在 colab 上对其进行设置。...在 Colab 上运行 VSCode 你可以在 Colab 上运行完整的 VSCode。请参考文档：https://amitness.com/vscode-on-colab/。
什么是Google Colaboratory Colab是一种托管的笔记本电脑服务，不需要安装即可使用，并提供对计算资源的免费访问，包括GPU和TPU。...Google Colaboratory（通常简称为Colab）是由Google提供的一种免费的云端计算环境，用于开发和分享机器学习项目。...它基于Jupyter Notebook，并提供了一个可在浏览器中运行的交互式编程环境。 Colab 提供了一个完全托管的环境，用户可以在其中编写和执行 Python 代码，而无需在本地安装任何软件。...Colab 的一个主要优势是它的云端特性。用户可以通过浏览器访问 Colab，无论是在个人电脑、平板电脑还是手机上。...此外，Colab 还提供了免费的GPU和TPU加速器，使用户能够在大规模数据集上训练深度学习模型。 Colab 还支持与其他用户的协作。用户可以共享 Colab 笔记本，允许他人查看和编辑代码。
Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。...可以在Colab官网上直接新建代码文件并运行，Colab 在云端提供了预配置的Python环境，免费的GPU和TPU资源，这有助于加速计算密集型任务，如深度学习模型的训练。...pip install library_name 查看文件列表： 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。 !ls 查看GPU信息： 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。 !...import os print(os.getcwd()) 上传文件： 使用以下代码上传本地文件到Colab环境。...from google.colab import files files.download('file_name') 设置运行时类型： 在”运行时”菜单中选择”更改运行时类型”，可以设置虚拟机的硬件和配置选项
pip install gluonts 运行有时候会报如下错误，在 StackOverflow 找到了解决方法。...Colab有时会为您的实例提供K80 GPU，有时提供T4 GPU，有时可能还会提供其他GPU。torch/mxnet/TF的最新版本将在 T4 GPU 上运行。...它们不能在 K80 上运行，因为他们已经放弃了对旧 K80 GPU（计算能力3.7）的支持。...您可以尝试重新启动 Colab 实例，看看是否得到了 T4（实际经验，早上挺容易获得T4 GPU），或者可以尝试找到这些框架的旧版本，它们仍然支持K80。...在Google colab Colaboratory上，安装CUDA和GPU版本的MXnet Error with MXNET and CUDA in Google Colab: no kernel image
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？》...点击这个按钮， Google Colab 就会用搜索引擎，在 Stackoverflow 这个 IT 问答站点上，帮你寻找相关报错的已有答案。 ? 一般来说，点击前几条信息，你就会有收获。 ?...对方还可以在代码块旁，选择添加注释。 ? 例如输入以下内容。 ? 你可以同步在自己的笔记本上，看到对方的注释。 ? 这样一来，团队协作 Python 练习沟通的效率，自然就高了许多。...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。 ? 版本 当你不停地尝试和改动代码的时候，很有可能会把问题改得更加糟糕。...想回到哪个版本，点一下“恢复”按钮就可以了。 另外，你也可以把 Google Colab 笔记本，直接下载成为 ipynb 文件，在本地保存副本。 ?
Google Colab是Google内部Jupyter Notebook的交互式Python环境，不需要在本地做多余配置，完全云端运行，存储在GoogleDrive中，可以多人共享，简直跟操作Google...运行命令 !nvidia-smi 返回结果 有Reddit网友表示Colab TPU比本地GTX 1080Ti的速度慢了将近2倍。...Colab介绍 Google Colab不需要安装配置Python，并可以在Python 2和Python 3之间快速切换，支持Google全家桶：TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive...Colab官网： https://colab.research.google.com 预备工作 首先我们需要在Google Drive上新建一个文件夹： 然后从下拉菜单里直接进入Colab即可。...还有一点需要注意的是，因为Colab运行在云端，所以一定要记住随时保存，请把保存按钮当做vim里的esc来对待。 当然也可以把文件下载到本地或者上传到云端。
服务器更加安全，可以按照策略配置自动备份等等策略，避免自己在本地作死，电脑坏了、文件删了等等； 随时随地工作，不局限于你在家还是在办公室，也不局限于你本地电脑的性能，反正大部分操作都在远端完成，本地无论是...大家要知道，VS Code本身也其实是基于JS/TS开发，运行在Webkit上的桌面程序，类似于使用过Electron之类的程序将web程序封装到本地，所以它当然也可以移植到直接运行在浏览器上。...Google Colab / Azure Notebook Google Colab和Azure Notebook都可以认为是基于jupyter notebook的一种变种，主要缺点是因为特殊情况，不好访问...当然Colab在你不使用，无浏览器动作等等之后，会自主收回运行环境，但是只要我们记得保存中间结果在Google Drive，重新打开继续运行也是一样的，虽然麻烦一点，不过性价比依然很高。...Azure Notebook也提供了免费的运行服务器，不过相比Colab稍有逊色，当然我也更希望它们这个服务能在国内的Azure上提供服务，这样就很好了。
Notebook 完成，Google 大脑，也是清一色地全部使用 Jupyter Notebook，虽然用的是他们自己的改进定制版，叫 Google Colab。...今天如果你还没用过 Jupyter，那么可以负责任的说，你已经落后了。 Jupyter 三大优点 1、整合所有的资源 你可以看文档的同时运行代码，而无需像 IDE 那样切换多个窗口。...你也可以直接把 Jupyter Notebook 文件直接发布到 GitHub，别人可以直接看到代码的结果，而不需要运行。...Jupyter 官方[2] Google Research 的 Colab 环境[3]尤其适合机器学习的实践应用 如果你想在本地或者远程的机器上安装 Jupyter Notebook，可以参考下面的两个文档...filepath=matplotlib_versions_demo.ipynb [3] Google Research 的 Colab 环境: https://colab.research.google.com
我们将在带有GPU后端的Google Colab上训练模型。我们的案例中，在Colab中训练模型大约需要2个小时，但是时间会有所变化，具体取决于GPU和数据集的大小。...第1步-配置GPU环境 在新的笔记本中，转到运行时-更改运行时类型，然后在下拉列表中选择GPU： 图7-切换到GPU运行时 第2步-挂载Google云端硬盘 在Google云端硬盘中，创建一个备份文件夹...在第一个单元格中，执行以下代码来安装Google云端硬盘： from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') !...权重每10到15分钟自动保存到您的Google云端硬盘备份文件夹中。在下一部分中，我们将创建一个脚本，用于在图像上查找和标记车牌。...类文件— classes.txt 将它们下载到计算机上的单个文件夹中，然后打开JupyterLab，我们可以从LicensePlateDetector下面的代码段中复制： import cv2 import
访问 Colab，可以新建笔记本，也可以从 Google Drive、Github 载入笔记本，或直接从本地上传。...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。...如下图，使用时在界面左侧的文件管理中点击按钮即可将 Google Drive 挂载到运行时，把需要长期保留或重复使用的数据保存在里面，再次使用可以从 Google Drive 中加载，这就避免了运行被释放时丢失数据...在 Colab 中可以直接采用 FUSE POSIX 方式，以守护进程形式挂载到运行时中使用。...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。
机器之心整理 参与：刘晓坤、思源 今天要介绍一个近期开源的自学深度学习 GitHub 项目，作者为每种具体算法提供了 Jupyter notebook 实现，可以轻易地在 Google Colab 上运行...他开发的这个 GitHub 项目——PracticalAI 目前已经有大约 2500 的收藏量，覆盖了 Jupyter Notebook 和 Google Colab 的使用教程、Python 编程基础...或许作者还可以考虑加上 AutoML、自监督学习、迁移学习、AI 游戏等课题。 可以跑的教程 这一套实践教程都能直接在 Colab 上运行，因此结合解释与代码，我们能更好地入门机器学习。...我们可以从最基础的 Python 和 NumPy 出发，看看它们都介绍了些什么，纯小白是不是能在较短的篇幅里了解最核心的思想与技术。...在字典中，我们需要使用 Key 才能取到对应的 Value。 如下所示字典的构建与索引，它会通过「name」这一个键取对应的值 Goku： ?
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb Google Colab 是基于 Jupyter 编辑器的云端运行环境，意味着我们可以共享代码给其他人共同享用...打开 Colab 页面后，我们可以自己创建一个 Python 记事本，当然也可以上传在本地写好的 ipynb 或 py 文件，具体如下图： ?...连接自己的 Google 云盘 首先，你应该已经有了一个 Google 账号。 在新创建的 Jupyter 记事本中，输入如下的代码，并运行，结果如下： ?...之后，挂载 Google Drive 就像在真实的 Linux 操作系统上一样（其实 Colab 就是一个真实的 Linux 虚拟机），创建 drive 文件夹，并挂载 ?...四、Nginx 部署 这里使用 Nginx 来部署，因为服务器上还运行着其他的服务，所以就选用了 8880 端口来作为监听端口，最后的效果如下： ? 到这里，只想说一句，真香！！
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