查看“Google Colab”的源代码

什么是 Colab？

借助 Colaboratory（简称 Colab），您可在浏览器中编写和执行 Python 代码，并且：

*无需任何配置
*免费使用 GPU
*轻松共享

无论您是一名'''学生'''、'''数据科学家'''还是 '''AI 研究员'''，Colab 都能够帮助您更轻松地完成工作。

在免费版 Colab 中，笔记本最长可以运行 12 小时，具体取决于实际可用情况和您的使用模式。

===地址===
https://colab.research.google.com

#先点击左上角的 新建笔记本，重命名笔记本
#代码执行程序 -> 更改运行时类型 -> 硬件加速器 -> GPU/TPU

=== Demo ===
*!nvidia-smi
 Sat Apr  1 15:15:25 2023       
 +-----------------------------------------------------------------------------+
 | NVIDIA-SMI 525.85.12    Driver Version: 525.85.12    CUDA Version: 12.0     |
 |-------------------------------+----------------------+----------------------+
 | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
 | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
 |                               |                      |               MIG M. |
 |===============================+======================+======================|
 |   0  '''Tesla T4'''            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
 | N/A   49C    P8    10W /  70W |      0MiB / 15360MiB |      0%      Default |
 |                               |                      |                  N/A |
 +-------------------------------+----------------------+----------------------+
 +-----------------------------------------------------------------------------+
 | Processes:                                                                  |
 |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
 |        ID   ID                                                   Usage      |
 |=============================================================================|
 |  No running processes found                                                 |
 +-----------------------------------------------------------------------------+
*import tensorflow as tf print("Tensorflow version " + tf.__version__)  tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type=None)
 Tensorflow version 2.12.0
 [PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'),
  PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]