手把手教你用谷歌免费GPU跑深度学习

还在为租不起GPU服务器发愁吗？谷歌推出的Colaboratory（简称Colab）让每个人都能免费使用云端GPU资源。无论你是学生、研究者还是AI爱好者，只要有个谷歌账号，就能在几分钟内开始你的深度学习项目。今天我就来详细说说这个神器到底怎么用。

一、Colab到底是什么？

Colab是谷歌推出的一个研究项目，本质上是一个基于云端的Jupyter笔记本环境。它最大的亮点就是完全免费提供GPU计算资源，包括K80、Tesla T4、Tesla P100等专业级显卡。这对那些纠结是否要花大价钱租用GPU服务器的个人研究者来说，简直是天降福利。

使用Colab你不需要进行任何环境配置，所有操作都在云端完成。你的笔记本会存储在谷歌云端硬盘中，可以像使用Google文档那样轻松共享和协作。更重要的是，Colab已经预装了TensorFlow、PyTorch、Keras等主流深度学习框架，开箱即用，省去了繁琐的安装过程。

“Colaboratory是一个研究项目，可免费使用。划重点，最重要的特点是免费GPU！免费GPU！免费GPU！”

二、准备工作：这些条件你得有

在使用Colab之前，你需要确保满足几个基本条件：

• 稳定的网络环境：由于谷歌服务在国内访问受限，你需要准备好能够访问外网的工具
• 谷歌浏览器：建议使用Chrome浏览器获得最佳体验
• 谷歌账号：这是使用Colab的通行证，没有的话需要先注册一个

如果你还没有谷歌账号，可以访问gmail.com进行注册。有了账号后，你就获得了15G的免费云端存储空间，对于大多数实验项目来说已经足够用了。

三、快速上手：创建你的第一个Colab笔记本

现在我们来实际操作一下。首先打开谷歌浏览器，登录你的谷歌账号，然后进入谷歌云端硬盘。

在云端硬盘中，你需要先创建一个文件夹来存放你的Colab项目。点击“新建”选择“文件夹”，名称可以自定义，比如“My_Colab_Projects”。

进入刚创建的文件夹，在空白处右键点击，选择“更多”，然后找到“Google Colaboratory”。如果你在列表中没看到这个选项，需要先关联这个应用——点击“关联更多应用”，搜索“Colaboratory”并安装即可。

创建完成后，系统会自动生成一个Jupyter笔记本界面，如果你之前用过Jupyter，对这个界面应该很熟悉。现在你可以点击文件名给它重命名，比如“first_test.ipynb”。

四、开启GPU加速：让你的代码飞起来

创建好笔记本后，最关键的一步就是开启GPU加速。点击顶部菜单的“修改”，选择“笔记本设置”，在弹出的对话框中将“硬件加速器”设置为GPU，然后保存。

为了验证GPU是否正常工作，你可以在代码块中输入以下命令：

!/opt/bin/nvidia-smi

运行这个命令后，如果看到显示了GPU的详细信息，就说明GPU已经成功启用了。这时候你的代码就能利用强大的GPU进行加速计算了，训练速度相比CPU会有质的提升。

Colab提供的GPU资源虽然免费，但有使用时间限制——每次连续使用12小时后会自动断开连接。不过对于大多数实验和学习项目来说，这个时间已经足够用了。

五、连接谷歌云盘：持久化保存你的工作

Colab的一个特点是：运行时上传的文件都是临时的，关闭页面后再重新打开，这些文件就消失了。但别担心，我们可以通过连接谷歌云盘来解决这个问题。

在代码块中输入以下代码：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

运行这段代码后，会提示你点击一个链接获取授权码。点击链接，在弹出的页面中依次点击“允许”，然后复制生成的授权码，粘贴到输入框中回车。

成功连接后，你会在左侧文件管理器中看到一个“drive”文件夹，这就是你的谷歌云盘。现在你可以把数据集、代码文件都上传到云盘，然后在Colab中直接调用，这样即使断开连接，你的文件也不会丢失。

六、实战技巧：高效使用Colab的小贴士

经过一段时间的使用，我总结了一些实用技巧，能让你更好地利用这个免费资源：

• 上传文件的正确姿势：直接把数据集或代码压缩包上传到谷歌云盘，然后在Colab中解压使用，这样比单个文件上传要快得多
• 合理管理运行时间：Colab会在闲置一段时间后自动断开连接，所以长时间运行的任务要确保有持续的输出
• 及时保存重要结果：训练得到的模型权重等重要文件，要及时下载到本地或保存到云盘
• 利用命令行工具：在代码块前加!号就能运行Linux命令，比如安装额外的Python包：!pip install package_name

如果你发现免费的12小时不够用，还可以考虑升级到Colab Pro，每月9.99美元，使用时间会更宽裕一些。

Colab的出现确实降低了深度学习的门槛，让更多人有机会接触和实践AI技术。虽然它可能不适合超大规模的生产环境，但对于学习、实验和小型项目来说，绝对是性价比最高的选择。现在就去试试吧，开启你的深度学习之旅！