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：

  1. 关上一个新的Colab notebook或关上一个已有的 notebook。

  2. 点击菜单栏中的“批改”（Edit）按钮，抉择“ notebook设置”（Notebook settings）。

  3. 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。
  4. 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 torchif 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：

  1. 在Colab中创立一个新的Python 3笔记本。

  2. 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

  3. 导入OpenMMLab模块：

    import mmcvfrom mmdet.apis import inference_detector, init_detector, show_result_pyplot

  4. 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.pthconfig_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)

  5. 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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