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python在线编译器|Python在线编辑器Colaboratory

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前言

给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,完全在云端运行,免费,这重要的是配置很强,可以满足大家平时的使用。对于缺乏好机器,天天鼓捣大数据,神经网络的,这绝对是一个大的福利。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和亮点。

使用篇

1)准备阶段

Colaboratory是一款谷歌服务,这里我推荐使用chrome浏览器+谷歌访问助手,这样在访问谷歌相关网站的时候就非常的方便。另外,Colaboratory的正常使用需要依托谷歌账号,如果没有的话建议注册一个。

以上工作都完成后,就可以登陆Colaboratory网站来体验一番了,下面这幅图就是Colaboratory(以下简称colab) 的介绍页面。

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油管上有一个3分钟对它的介绍,感兴趣的可以去看看

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2)基本用法

用过jupyter notebook的朋友应该对这个界面非常的熟悉,事实上colab的操作与普通的notebook相似度非常高,下面我们就新建一个Python3的notebook(下图),简单地演示一下它的基本用法。

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在下图中的代码框中输入Python代码,点击左侧的按钮执行程序,就会在下方输出打印结果,由于程序第一次运行之前colab会自动连接云端服务器,所以速度可能会有点慢。

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值得一提的是,上面这个代码框可不是只能执行Python代码,你还可以把它当作ubuntu的终端来使用,只不过要在所有需要执行的指令之前加一个“!”号。我们如果想查看当前的云端服务器中自带了哪些Python库的话,可以执行“pip list”指令,结果如下:

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通过测试我们可以知道colab上基本安装了我们使用比较多的库,不需要我们再去安装了,这是不是很方便。

如果我们需要安装Python库,可以直接输入“pip install 库名”

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更重要的是colab还带有代码出错查找,在Stack Overflow上搜索错误原因,是不是很棒!

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配置篇

1).常用配置

一是"工具"中的偏好设置(下图),在这里可以设置主题背景|共分light和dark两种)、缩进宽度等风格,有趣的是colab还自带coding特效,如果威力等级一栏选择了“many power”,那么在写代码的过程中就会产生非常炫酷的效果。

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二是“修改”中的笔记本设置,这里可以设置运行时的python版本和硬件加速器。说到这里不得不佩服谷歌,居然提供了GPU和CPU两种加速模式,只要在选项中进行设置,就可以免费获取额外的算力,这下通过在线编辑器使用TensorFlow就非常合适了,事实也是如此,吴恩达最新的TensorFlow课程代码就是在colab上编译运行的。

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除此之外,colab还允许通过共享的方式邀请他人共同讨论、完善代码;如果你不想将代码放到云端服务器中运行, 还可以连接本地的开发环境运行程序。也可以将colab与github相关联,把notebook中的代码备份到GitHub中...关于这些内容,本文不进行详细说明,有兴趣的小伙伴可以自行尝试。

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教学篇

colab作为一款在线编辑器,通过云计算让我们摆脱了装备的限制,不管什么设备,只要能连上 谷歌的网络服务,就可以使用云端的服务器,处理云端的数据集;同时,对于工作地点不固定的人来说,也省去了反复配置环境和拷贝文件的麻烦。

然而,colab给自己的定位却是旨在帮助传播机器学习培训和研究成果,所以Colab还关联了一个非常优秀的机器学习学习平台。

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点击上图中的“完整课程网站”链接进入教学网站,这里不仅有非常完善的学习资料,还可以根据每个人的基础制定不同的学习计划,更难得的是,无论视频、语音还是文字资料都可以选择中文模式。

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关于Colaboratory简单介绍到这里,最强爆款编辑器,没有之一,大家快去看看,学习一下吧



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