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利用深度学习的免费服务器,Google Colab的使用指南。

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简介:
对于那些刚入门深度学习的同学而言,笔记本的GPU性能不足确实会带来诸多不便,而租赁GPU服务器的费用又相当昂贵。最近我发现了一个宝贵资源:Google提供的免费云平台,它能够为我们提供训练神经网络所需的服务器环境。该平台配备了Tesla T4 GPU,其性能表现同样令人满意。首先,需要登录Google Drive,然后在空白区域右键点击,检查是否有Google Colaboratory选项。如果没有,请点击“关联更多应用”,搜索并安装即可创建新的Colaboratory。建议在新建一个文件夹中,例如命名为“yolo_v1”,并将您的工程文件导入其中。随后,创建一个名为“yolo_train”的Colaboratory环境。这个环境界面与我们熟悉的Jupyter Notebook非常相似…接着,请点击左上角“修改”选项,然后选择“笔”图标。

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  • Google Colab使教程
    优质
    本教程详细介绍了如何利用Google Colaboratory(Colab)提供的免费GPU资源进行深度学习模型训练,适合初学者快速上手。 对于刚开始学习深度学习的同学来说,笔记本的GPU性能往往不够强大,而租用高性能GPU服务器又过于昂贵。最近我发现Google提供了一个免费云平台,可以用来训练神经网络模型,该平台上搭载了Tesla T4 GPU,性能相当不错。 首先登录到Google Drive,在空白处右击查看是否有“Google Colaboratory”选项;如果没有的话,则点击关联更多应用并搜索安装即可。接着新建一个文件夹,并将你的工程文件导入其中(这里以yolo_v1为例)。然后创建一个新的Colaboratory笔记本,将其命名为“yolo_train”。界面类似于熟悉的Jupyter Notebook,操作也非常相似。 接下来,在左上角选择“修改”选项中的“笔”,这样就可以开始编辑和运行代码了。
  • 使GPU:必备资源
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    本课程提供深度学习入门者和进阶用户所需的免费GPU资源指南,帮助用户优化模型训练效率,降低开发成本。 Google Colab的优点包括不限时长的GPU、TPU免费使用以及可以配合谷歌网盘使用;缺点是需要科学上网,并且我这里会时不时掉线。 DBC类服务被同学邀请使用的优点在于不需要科学上网,提供1080和2080型号的选择并且价格便宜,只需要绑定邮箱即可。缺点则是不完全免费,但价格较为合理。 我还找到了三个DBC平台可以免费试用三天左右的时间,并且在刚开始时可以分别使用65小时的1080ti(我可利用40小时)。获取方式可以在评论中留言说明;为了毕业也是拼了,哈哈哈。 另外,在回答里还提到了openbayes服务,需要先填写反馈以获得邀请码。
  • ColabCode:在Google Colab或Kaggle笔记本中使VSCode(代码
    优质
    ColabCode是一款工具,允许用户在Google Colab或Kaggle笔记本环境中运行Visual Studio Code的代码服务器。它提供了更强大的编程功能和插件支持。 安装ColabCode非常简单!只需在Google Colab或Kaggle Notebooks上运行命令`pip install colabcode`即可启动代码服务器。 此外,ColabCode还提供了一个命令行脚本,您也可以直接通过命令行使用它。输入 `colabcode -h` 可以查看帮助信息: ``` usage: colabcode [-h] --port PORT [--password PASSWORD] [--mount_drive] Run VS Code On Colab / Kaggle Notebooks required arguments: --port PORT 您想要运行代码服务器的端口 optional arguments: --password PASSWORD ```
  • ChatGPT使
    优质
    本指南旨在帮助用户充分利用ChatGPT的各项功能,提供免费使用技巧和建议,助力您高效沟通与学习。 ChatGPT免费使用指南 本指南旨在帮助用户了解如何免费使用ChatGPT,并提供一些实用的技巧和建议。通过遵循这些步骤,您可以充分利用这款强大的聊天机器人工具而无需支付费用。 请注意,在使用任何服务时,请确保遵守相关条款和服务协议,以避免不必要的麻烦或风险。希望这份指南对您有所帮助!
  • 阿里天池GPU进行.pdf
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    本文档介绍如何充分利用阿里云天池平台提供的免费GPU资源开展高效、低成本的深度学习研究与实践。 对于想要使用高端GPU且免费的深度学习初学者来说,阿里云提供了一个很好的平台。由于自己设备有限,无法进行大规模训练,因此非常希望能够利用这样的资源来提升自己的技能。 特别地,这个服务每天可以免费使用7.5小时来进行模型训练等操作。考虑到不少人在尝试使用这类云端服务时可能会遇到各种问题和困难,本段落将详细说明如何进行相关设置与操作。对于那些对深度学习计算机视觉充满热情但又受限于设备条件的朋友来说,这无疑是一个好消息。 希望这篇文章能够帮助到大家,并期待各位读者提出宝贵的意见与建议。
  • ChatGPT使.zip
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    本资料提供了如何充分利用ChatGPT的各项功能而不花费一分钱的实用技巧和策略,帮助用户优化使用体验。 ChatGPT免费使用指南.zip
  • Windows Server 2012搭建高可性文件
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    本指南详述了使用Windows Server 2012构建稳定高效的文件服务器的方法与步骤,涵盖配置、优化及维护策略。 通过Windows Server 2012构建高可用性的文件服务器学习手册。
  • 供个人开发者使
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    这是一款专为个人开发者设计的免费云服务器服务,提供充足的计算资源和存储空间,助力开发者的项目快速启动与部署。 免费云服务器(附带免费二级域名)比免费主机更有优势,因为使用免费主机需要进行内网IP映射到外网IP,并绑定你自己注册的域名;这非常适合个人开发者调试程序。
  • OpenJDK 17 使
    优质
    本指南旨在为开发者提供关于如何免费获取及安装OpenJDK 17的详细步骤与建议,帮助用户快速上手并充分利用该版本的各项新特性。 **正文** 标题“openjdk17 jdk收费可以用这个”表明我们正在讨论的是一个免费的Java Development Kit (JDK) 解决方案,特别是OpenJDK 17版本,作为Oracle JDK的一个开源替代品。Oracle JDK是Java开发的官方版本,但其商业使用可能涉及费用,尤其是在某些特定的支持和服务方面。而OpenJDK则是一个免费且开放源代码的实现,由Java社区成员和公司共同维护,包括Oracle本身。 **OpenJDK 17详解** OpenJDK 17是Java SE(标准版)的一个重要版本,它遵循开源的GNU General Public License v2 (GPLv2) with the Classpath Exception。这个版本提供了许多新特性、改进和性能优化,旨在提升开发者的效率和应用程序的性能。 1. **新特性** - **Records**:这是一种新的语言特性,允许开发者创建简单的数据容器,并自动提供构造函数、equals()、hashCode() 和 toString() 方法。 - **Sealed Classes**:增强了类型系统的安全性,限制了哪些其他类可以扩展或实现特定的类或接口。 - **Pattern Matching for instanceof**:简化了类型检查,使得验证对象是否符合某种模式变得更加直观。 - **Foreign-Memory Access API**:提供了安全访问操作系统内存的能力,支持跨语言互操作和高性能库集成。 - **ZGC on macOS**:Z Garbage Collector现在支持macOS平台,提供低延迟的垃圾收集。 2. **性能优化** - **JIT编译器改进**:包括更快的编译速度和优化的代码生成,以提高运行时性能。 - **内存管理**:更新了垃圾收集策略,如 ZGC 和 Shenandoah,减少了停顿时间,并提升了大规模应用的性能。 - **JFR Event Streaming**:实时流式传输 Java Flight Recorder 事件,有助于诊断和监控。 3. **安全性增强** - 定期的安全更新与补丁,确保应用程序免受已知漏洞的影响。 - 更强的加密算法和支持最新的安全标准。 4. **API 和库扩展** - 新增 API 和类库,为开发者提供了更多工具和功能以解决编程问题。 **文件openjdk-17_windows-x64_bin.zip** 该文件是一个适用于 Windows 64位操作系统的 OpenJDK 17 安装包。用户可以下载并解压缩此文件,并按照安装指南设置环境变量,在本地系统上安装和使用 OpenJDK。通常,这包括设置 `JAVA_HOME` 和 `PATH` 等环境变量以确保 Java 命令能够被正确识别和调用。 OpenJDK 17 作为一个免费且功能丰富的 JDK 版本,为开发者提供了与 Oracle JDK 相似的功能,并避免了潜在的商业使用成本。通过利用新特性、性能优化及安全性更新,开发人员可以构建高效可靠的 Java 应用程序。
  • Google Colab
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    Google Colab是一种基于Web的开发环境,允许用户免费编写、调试Python代码,并运行机器学习实验。它提供了强大的计算资源支持和简便的数据共享功能。 Google Colab是一个由谷歌提供的基于网页的开发环境,允许用户免费使用强大的计算资源进行机器学习、数据处理和其他编程任务。它特别适合那些需要大量计算能力但又没有高性能本地硬件支持的研究人员和开发者。通过浏览器访问即可轻松创建并运行Python笔记本,并且可以与GitHub等代码托管平台无缝集成以方便地管理项目文件。 Google Colab的一个显著特点是能够利用谷歌云的GPU或TPU资源,这对于训练深度学习模型来说非常有用。此外,它还提供了丰富的库支持、自动保存功能以及易于分享的工作簿特性,使得协作变得简单高效。