如何在Colab中“白嫖”gpu资源（附应用MMdet推理示例）
Google Colab简介
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。
如何白嫖GPU
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")试试MMDet
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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