切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU，他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地，Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利，通过链接即可与其他的开发者共享文件。
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。
最近在colab上跑了一下cifar-10的图像分类数据，结果发现跑的很慢。拿本机的CPU试了一下，一个epoch大概需要20min；在colab的GPU上甚至需要两倍以上的时间。感觉很不合常理。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
什么？你还在使用Python、anncoda...跑程序吗？你的笔记本能跑的动程序吗？强烈建议使用谷歌colab(https://colab.research.google.com/)，当然你要有一台可以连上谷歌的电脑：）
机器之心专栏 作者：Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境，支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等)，支持 pip 安装任意自定义库。 网址：https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境，支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等)，支持 pip 安装任意自定义库。网址：https://colab.research.google.com
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费，这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
前段时间，在利用ControlNet重新定义你的AI姿势中提到了如何利用快捷方式节省谷歌硬盘，由于目前收集到的模型站点涉及的模型较少，且缺少lora模型。因此寻思着自己是不是也可以做一些热点模型的站点出来分享给大家，这样大家就可以全身心的进行AI绘画了，不用操心模型和谷歌硬盘容量的问题了。
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。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。
作为ChatGPT之前的版本，GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术，它可以自动生成文本，理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务，如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
发现并开始新的机器学习项目有点艰难。也许你有一个关于项目的模糊想法，正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感，看看有哪些可能。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。
发现和开始使用机器学习可能并不容易。也许你有一个项目的模糊想法，正在寻找入手点。或者也许你正在寻找灵感，并想要了解可能的情况。
由于每次打开文件后台资源都是随机分配的，在运行代码之后一定要记得将结果保存。当然有的时候我们可以直接将所需文件上传到google drive上，由于资源随机分配，因此需要建立他们之间的关系。以下操作每次打开的时候，也需要重新执行。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
导读：本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。
Landsat云标识数据 最近想尝试一下用深度学习对云进行分割，看到USGS官网上有一套做好的云标识数据集，包含多种地物类型，一种96景数据。其中，数据源采用的是Landsat-8，且未经过大气校正的L1级别数据。 数据下载网址为：https://landsat.usgs.gov/landsat-8-cloud-cover-assessment-validation-data 数据比较多，一景一景的下载比较麻烦，我就用Python的requests库简单爬取了一下，这个数据下载也无需注册账号，代码就比较简单
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
将 WebUI Colab 安装到 Google Drive Colab 页面功能 一次性安装和更新 跑步 添加模型 教程 稳定的扩散 WebUI Colab 与 Google Drive：ht
本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗？
# -*- coding: utf-8 -*- """tf_GUP.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1crfzBEkEzf5Y8oGyDepR1PGem5CITnk2 """ import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name(
Google Colaboratory是Jupyter的一个专用服务器，允许用户免费使用12个小时（重启后可以继续使用）。用户可以利用Google Colab测试Python代码，对于进行机器学习和数据科学研究的小伙伴是个非常实用的工具。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！
瑜伽是一种古老的运动，近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose（一种先进的对象检测模型）对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员，艺术家，数据科学家等。—在每台设备（甚至在智能手机）上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元，更改参数，值和源，即可享受AI的多样性。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到：
计算机视觉无处不在-从面部识别，制造，农业到自动驾驶汽车。今天，我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界，学习如何使用YOLO算法检测车牌。
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。
数千微信好友，每天都会有几个问我 Torch not complied with CUDA enabled 这类问题。
作为一个技术人，用微信这么多年，也加了不少的好友和技术群。大半个月前，大概是5月初的时候，萌生了统计下我的微信到底能连接多少人的想法。 前后磕磕绊绊，经过了来美帝出差前期差点饿死、项目紧急期等艰难阶段以及各种自学、温习和设计，还是给搞了出来。 这篇文章就讲讲，这个工具是怎么形成并搞到几乎人人都可以轻松统计的。 前奏：试一试 所谓「连接」： 简单的说，就是通过微信，你目前能和多少人建立交流； 装逼的说，就是你现在微信影响力的不充分体现； 从技术角度来说，就是统计微信所有群聊和好友人数去重后的和。 先上图。统计
为什么使用colab 1.云端使用，打开即用 2.关联google云端硬盘 3.免费GPU资源。 4.容易分享你的代码，配合教学，学习很方便 例子1:：下载图片到你的云端硬盘 from google.colab import drive # Import a library named google.colab drive.mount('/content/drive', force_remount=True) %cd /content/drive/MyDrive #change directory to
前段时间给大家分享了如何利用colab实现AI绘画自由[1]又更新了不少新功能。最重要的是可以通过谷歌硬盘的快捷方式导入模型，极大的节省了谷歌硬盘容量。
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司，他们提供了名叫Gradient的服务：大家都可以用云端GPU，直接跑Jupyter Notebook，不需要付费。
最近时间发现，如果用本机跑图片分类的话，实在是跑不动，跑得太慢了，服务器也不快。之前在搞了一通cuda、cudnn之后，还是觉得慢，而且cuda对MacOS太不友好了。
生成对抗网络（GAN） 是机器学习中的一项最新创新，由 Ian J. Goodfellow 及其同事于2014年首次提出。
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了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的，与旧版本YOLOv3相比，它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快，最准确的物体检测系统之一。逐步执行在云中使用暗网检测来运行yolov4的步骤，并利用其强大的功能和速度。全部带有免费GPU！本教程涵盖了所有内容！
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