关于challenge:如何在Colab中白嫖gpu资源附使用MMdet推理示例

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当今，深度学习曾经成为许多人感兴趣的话题，Google Colab（全称为 Google Colaboratory）是 Google 推出的一个弱小的云端 notebook，为开发者提供了一个收费的、轻便的云端开发环境，无需装置任何软件，只须要一个浏览器就能够运行。

在 Google Colab 中，你能够轻松地创立、编辑和共享 Jupyter notebook，其中包含 Python 代码和文本单元格。Colab 还提供了一个丰盛的 Python 库，使得数据科学家和钻研人员能够应用常见的数据迷信工具和库，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 TensorFlow 等。

Colab 的长处不仅在于其易用性，还在于其提供的GPU 和 TPU 减速，这使得模型训练速度大大放慢，尤其是在解决大规模数据集时，Colab 的 GPU 和 TPU 反对将显著进步训练效率。此外，Colab 还容许咱们将 notebook 与 Google Drive 集成，能够轻松地保留和共享 notebook、数据集和训练模型。

除了这些性能，Colab 还能够与 GitHub 集成，使咱们能够间接从 Colab 加载 GitHub 存储库中的 notebook，这大大简化了 GitHub 上合作的流程。此外，Colab 还反对与 Google Cloud 的连贯，能够轻松地将 notebook 与 Google Cloud Storage、BigQuery 等云端服务进行集成，从而轻松地治理和共享数据集和模型。

总的来说，Google Colab 是一个弱小、灵便且易于应用的云端开发环境，为数据科学家和机器学习工程师提供了一个疾速、高效的工具，使他们可能轻松地构建、测试和优化模型，以便更好地了解和利用机器学习技术。

在 Google Colab 中，能够通过以下步骤收费应用 GPU：

关上一个新的 Colab notebook 或关上一个已有的 notebook。
点击菜单栏中的“批改”（Edit）按钮，抉择“notebook 设置”（Notebook settings）。
在弹出的窗口中，将“硬件加速器”（Hardware accelerator）的选项从“无”（None）改为“GPU”，而后点击“保留”（Save）按钮。
Colab 会为你调配一个收费的 GPU，并将其绑定到你的 notebook 中。你能够在 notebook 中应用以下代码来查看是否胜利地连贯到 GPU：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("GPU is available")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("GPU is not available")

如果你胜利连贯到了 GPU，那么上述代码将输入“GPU is available”。

留神，在 Colab 中，每个用户都有一个配额限度，即每个用户每次只能应用 12 个小时的 GPU 工夫。如果你应用的是收费账户，则你的 GPU 性能可能会受到肯定的限度。如果你须要更多的 GPU 工夫或更强的 GPU 性能，你能够思考应用 Google Cloud Platform 或其余云服务提供商提供的云 GPU 实例。

除了上述办法，还能够在 Colab 中应用以下代码来查看可用的 GPU 资源：

!nvidia-smi

这将显示以后可用的 GPU 资源，包含 GPU 型号、内存应用状况等。

如果你想在 Colab 中应用 PyTorch 来训练模型，能够应用以下代码将模型转移到 GPU 上：

import torch

# 查看 GPU 是否可用
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
else:
    device = torch.device("cpu")

# 定义模型
model = MyModel()

# 将模型转移到 GPU 上
model.to(device)

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 将数据转移到 GPU 上
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        
        # 将梯度归零
        optimizer.zero_grad()

        # 前向流传
        output = model(data)

        # 计算损失
        loss = criterion(output, target)

        # 反向流传
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

在上述代码中，咱们首先查看 GPU 是否可用，而后将模型和数据转移到 GPU 上。咱们还定义了优化器和损失函数，并应用 GPU 进行训练。留神，咱们在每个迭代周期中都须要将数据转移到 GPU 上，并在优化器的 step() 办法中更新参数。

最初，当你实现训练后，记得将模型转移到 CPU 上进行推断或保留模型。你能够应用以下代码将模型转移到 CPU 上：

model.to("cpu")

OpenMMLab 是一个由香港中文大学推出的开源深度学习工具库，蕴含了许多古代计算机视觉畛域的重要工具和模型，如物体检测、语义宰割、人脸识别等。在 Google Colab 上应用 OpenMMLab，能够不便地进行计算机视觉方面的钻研和开发。

上面是在 Colab 上应用 OpenMMLab 中 MMDet 的步骤：

在 Colab 中创立一个新的 Python 3 笔记本。

装置必要的依赖项和 OpenMMLab：

!pip install torch torchvision
!pip install mmcv-full==latest+torch1.9.0+cu111 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
!pip install mmdet

导入 OpenMMLab 模块：

import mmcv
from mmdet.apis import inference_detector, init_detector, show_result_pyplot

下载并初始化预训练模型：

!wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco_20200229-4c4fc3ad.pth
config_file = 'https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/configs/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco.py'
device = 'cuda:0'
model = init_detector(config_file, 'fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco_20200229-4c4fc3ad.pth', device=device)

加载图像并进行预测：

img = mmcv.imread('https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/demo/demo.jpg')
result = inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model, img, result)

通过上述步骤，咱们就能够在 Colab 上轻松应用 OpenMMLab 进行计算机视觉钻研和开发。在 Colab 的云端环境中，因为能够应用 GPU 或 TPU 减速，以及与 Google Drive 和 Google Cloud 的集成，使得解决大型数据集变得更加不便和高效。

让咱们一起在 Colab 中充沛“白嫖”GPU 资源进行学习吧😊

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正文完