谷歌Colab运行Tensorflow简单使用

Colab（Colaboratory）是谷歌提供的一个免费的可用于机器学习编程的云端笔记本，提供了免费的GPU与TPU云端加速设备，解决了普通电脑显卡配置不足的问题，官网网址：欢迎使用 Colaboratory

新建笔记本

在起始页菜单栏选中“文件”，选择“新建笔记本”，可在新建的笔记本中下载依赖、库等，执行相关代码

执行代码

将代码输入代码框中，点击代码框左侧上方的“播放”按钮执行

安装相关库和授权

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

其中 ‘/content/drive/’ 可自行定义位置名称

代码执行后，需要手动跳转至执行结果的网址，登录谷歌云盘，获取授权码，将其输入执行结果的输入框中，回车确认

此时该笔记本挂载至谷歌云盘，Colab将自动保存所有输入

安装Keras

!pip install -q keras

运行上传的代码

!python3 "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/test.py"

推荐将代码直接复制粘贴至笔记本提供的代码框中，直接运行，自动保存

设置Python版本，添加GPU/TPU

在笔记本菜单栏中的“代码执行程序”中选择“更改运行时类型”，可设置Python版本，添加GPU/TPU加速硬件

修改Tensorflow运行版本

默认运行 TensorFlow2 版本，在代码最前端添加如下命令以 TensorFlow1 版本运行

%tensorflow_version 1.x
import tensorflow as tf

使用Tensorboard

Colab运行代码后，会在虚拟机文件中产生Tensorboard图表文件，可将其下载到本地，使用终端运行查看

选中笔记本左侧导航中的“文件”，可查看虚拟机文件，文件的下载只能下载具体的某一文件，无法下载某一文件夹

来源：CSDN

作者：wjh_test

链接：https://blog.csdn.net/qq_42699580/article/details/104444141