不需要進行任何設(shè)置就可以使用，完全在云端運行，免費，這重要的是配置很強，可以滿足大家平時的使用。對于缺乏好機器，天天鼓搗大數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，這絕對是一個大的福利。下面就來聊聊Colaboratory的基本用法和亮點。

1)準備階段

Colaboratory是一款谷歌服務(wù)，這里我推薦使用chrome瀏覽器+谷歌訪問助手，這樣在訪問谷歌相關(guān)網(wǎng)站的時候就非常的方便。另外，Colaboratory的正常使用需要依托谷歌賬號，如果沒有的話建議注冊一個。

以上工作都完成后，就可以登陸Colaboratory網(wǎng)站來體驗一番了，下面這幅圖就是Colaboratory(以下簡稱colab) 的介紹頁面。

油管上有一個3分鐘對它的介紹，感興趣的可以去看看

2)基本用法

用過jupyter notebook的朋友應(yīng)該對這個界面非常的熟悉，事實上colab的操作與普通的notebook相似度非常高，下面我們就新建一個Python3的notebook(下圖)，簡單地演示一下它的基本用法。

在下圖中的代碼框中輸入Python代碼，點擊左側(cè)的按鈕執(zhí)行程序，就會在下方輸出打印結(jié)果，由于程序第一次運行之前colab會自動連接云端服務(wù)器，所以速度可能會有點慢。

值得一提的是，上面這個代碼框可不是只能執(zhí)行Python代碼，你還可以把它當(dāng)作ubuntu的終端來使用，只不過要在所有需要執(zhí)行的指令之前加一個“!”號。我們?nèi)绻氩榭串?dāng)前的云端服務(wù)器中自帶了哪些Python庫的話，可以執(zhí)行“pip list”指令，結(jié)果如下:

通過測試我們可以知道colab上基本安裝了我們使用比較多的庫，不需要我們再去安裝了，這是不是很方便。

如果我們需要安裝Python庫，可以直接輸入“pip install 庫名”

更重要的是colab還帶有代碼出錯查找，在Stack Overflow上搜索錯誤原因，是不是很棒！

1).常用配置

一是"工具"中的偏好設(shè)置(下圖)，在這里可以設(shè)置主題背景（共分light和dark兩種）、縮進寬度等風(fēng)格，有趣的是colab還自帶coding特效，如果威力等級一欄選擇了“many power”，那么在寫代碼的過程中就會產(chǎn)生非常炫酷的效果。

二是“修改”中的筆記本設(shè)置，這里可以設(shè)置運行時的python版本和硬件加速器。說到這里不得不佩服谷歌，居然提供了GPU和CPU兩種加速模式，只要在選項中進行設(shè)置，就可以免費獲取額外的算力，這下通過在線編輯器使用TensorFlow就非常合適了，事實也是如此，吳恩達最新的TensorFlow課程代碼就是在colab上編譯運行的。

除此之外，colab還允許通過共享的方式邀請他人共同討論、完善代碼;如果你不想將代碼放到云端服務(wù)器中運行， 還可以連接本地的開發(fā)環(huán)境運行程序。也可以將colab與github相關(guān)聯(lián)，把notebook中的代碼備份到GitHub中...關(guān)于這些內(nèi)容，本文不進行詳細說明，有興趣的小伙伴可以自行嘗試。

云計算

讓我們擺脫了裝備的限制，不管什么設(shè)備，只要能連上 谷歌的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，就可以使用云端的服務(wù)器，處理云端的數(shù)據(jù)集；同時，對于工作地點不固定的人來說，也省去了反復(fù)配置環(huán)境和拷貝文件的麻煩。

然而，colab給自己的定位卻是旨在幫助傳播機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)和研究成果，所以Colab還關(guān)聯(lián)了一個非常優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)平臺。

點擊上圖中的“完整課程網(wǎng)站”鏈接進入教學(xué)網(wǎng)站，這里不僅有非常完善的學(xué)習(xí)資料，還可以根據(jù)每個人的基礎(chǔ)制定不同的學(xué)習(xí)計劃，更難得的是，無論視頻、語音還是文字資料都可以選擇中文模式。

關(guān)于Colaboratory簡單介紹到這里，最強爆款編輯器，沒有之一，大家快去看看，學(xué)習(xí)一下吧

本文名稱：Colaborator,最強Python爆款編輯器，沒有之一
文章網(wǎng)址：http://m.rwnh.cn/news9/103359.html

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