深度学习 | 免费使用Google Colab的GPU云计算平台

这几天在美国上网不用翻墙了，看到Google推出免费使用GPU的深度学习云计算平台Google Colaboratory，决定测试一下。

Google Colab提供的是免费Tesla K80 GPU，可以玩Keras、Tensorflow、PyTorch或者Mxnet等。Tesla K80还是一块比较高性能的GPU，俺实验室购买的是Nvidia1080Tian，不过是四块GPU配置。

尽管可以远程登录国内实验室的深度学习机，但编辑写代码还是有点不方便。

我开始玩玩Google Colab，这实际上相对于Google给你一个带GPU的云计算的VM虚拟机，50G存储，运行操作系统是Linux，不过这个不用太关心，可以使用Python2和Python3的Jupyter Notebook，建议从现在开始能用Python3就用。

Google Colab是谷歌为人工智能开发者提供的免费云服务。有了Colab, 你可以免费在 GPU 上开发深度学习应用程序。

Google Colab 是完全免费的，完全免费，完全免费！ 重要的事情说三遍，不过一次只能使用12个小时，当然要能够访问Google，你懂的！

首先你要注册一个账号，推荐注册Gmail账号，这个非常有用，不多说了！

登录：https://docs.google.com/document/u/0/ 也就是google的云文档word、ppt或Excel等都是在线的。里面找到google提供的“云端硬盘”（一般有15G）

点击进入，当然以后可以直接链接进入 ：https://drive.google.com/drive/

现在开始：Colab可以帮助我们

• 提升你的 Python 编码技巧，里面有很多智能编程提示，问题链接，提示安装包等

• 使用Keras, TensorFlow, PyTorch, and OpenCV 等流行深度学习框架开发应用程序

• 可以练习各种包的安装和测试，反正12个小时后重新在来！
  

• 
  

Colab可以使用自己账号Google Drive, 首先指定我们将要使用的文件夹。我在 Google Drive 上创建了一个名为"app"的文件夹。 当然, 可以使用不同的名称或选择默认的 Colab 笔记本文件夹而不是应用程序文件夹。

接下来：Create a new notebook via Right click > More > Colaboratory

这时候就可以开启一个新的Jupyter Notebook了，可以改名字，写代码了，不过先别着急，我们需要设定GPU

设定GPU和Python2/3

只需要按编辑笔记本设置或运行时更改运行时类型, 然后选择 GPU 作为硬件加速器。

Edit > Notebook settings or Runtime>Change runtime type and select GPU as Hardware accelerator.

开始设定运行环境：

在开始编写代码或程序前需要一些环境设置，期望把后面的代码专门保留在一个Setup.ipynb内方便以后（12小时）后运行。

第一步：

首先运行下列代码以安装必要的Python库并执行读取Drive云盘存储授权。

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

当你运行上面的代码时, 应该看到这样的结果:

点击上面的链接，账号授权，获取并复制验证代码并粘贴到文本框中。

点击 shift+Enter，如果获得下面结果表示授权成功：

Please enter the verification code: Access token retrieved correctly.

第二步：Google Colab授权并安装Google Drive

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

如果成功，表明你可以用自己的drive/app驱动器存储自己的文件了

记住如果你想保留文件，无论是程序还是下载的数据，一定要保证Path正确设定在自己的驱动器目录下！

当然你也可以不操作这个授权，Google Colab在VM虚拟机上有标准的datalab/目录存储文件，但以后不会保留下来的！

接下来就可以安装深度学习各种框架包了，只要在安装命令行前加上！即可。

例如：! pip install -q keras

当然你可以将已有的程序.ipynb或数据上传到Drive/app内运行，也可以直接在程序中下载各种案例和数据。

常用的方法：

1-从Github克隆下载

!git clone https://github.com/wxs/keras-mnist-tutorial.git

2-wget下载目标数据集到指定文件夹： drive/app

!wget https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/Titanic.csv -P drive/app

读取文件：

import pandas as pd
titanic = pd.read_csv(“drive/app/Titanic.csv”)
titanic.head(5)

我测试了一个Keras的运行程序，Fashion-MNIST.ipynb 这是一个10类衣服图像分类算法；也是一个MNIST数据集的变种。

建议每次运行前先执行下列命令查看是否运行在GPU环境和VM环境50G容量的占用情况：

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加载各种包，利用Tensorflow backend，下载数据集FASHION-MNIST

拆分数据Train和Test数据集，建立Keras模型框架

输出模型Summary

设定参数和规范标准化数据尺度

俺是在运行结果稳定后，才执行将模型Model保存在自己的文件夹里。

这个模型用Google Colab跑出的结果是90.1%的准确性。

不过我测试了一下，同样数据集和模型用我Mac电脑的CPU跑非常慢，用Colab跑大概花了1个小时。

各种包的安装：!pip install 或者 !apt-get install

Keras安装

!pip install -q keras
import keras

PyTorch安装

!pip install -q http://download.pytorch.org/whl/cu75/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torchvision
import torch

MxNet安装

!apt install libnvrtc8.0
!pip install mxnet-cu80
import mxnet as mx

OpenCV安装

!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python
import cv2

XGBOOST安装

!pip install -q xgboost==0.4a30
import xgboost

GraphViz安装

!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot
import pydot

Zip Reader安装

!apt-get -qq install -y libarchive-dev && pip install -q -U libarchive
import libarchive

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总结一下： 没有GPU很多深度学习案例无法跑结果，Google Colab是免费的，如果能够翻墙是一个非常好的运行环境，安装各种包都随意，缺啥随时按啥，测试各种包和深度学习案例非常方便和友好，也能增强对云计算和平台运行的理解。完全可以作为学习环境玩各种深度学习案例，也可以将来用在自己的深度学习机上。

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沈浩老师

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中国传媒大学新闻学院教授、博士生导师

中国传媒大学调查统计研究所所长

大数据挖掘与社会计算实验室主任

中国市场研究行业协会会长

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