精华内容
下载资源
问答
  • 免费gpu
    2022-07-08 10:06:39

    中国移动免费GPU资源

    九天 · 毕昇还属于内侧阶段,没有充值入口。没有GPU算力的同学可以体验一下,不算广告,纯属安利羊毛。

    引言
    最近想跑一个模型,但突然发现手头没有可用的算力了。然后朋友推荐了中国移动的一个名为九天 · 毕昇的人工指南平台,说是可以免费领取 Tesla V100 算力,并且是独占模式。于是,笔者就去尝试了一下,这里将体验分享给大家。

    简介
    九天 · 毕昇是一个人工智能平台,提供了人工智能一条龙服务,包括人工智能课程培训,GPU 算力资源,以及数据比赛打榜等。当你参加比赛时,官方会免费为你提供 GPU 算力资源。此外,你还能将 GPU 算力用于自己的科研任务中。

    预置
    在官方提供的服务器实例中,预置了 Tensorflow,Pytorch,Caffe,CNTK,MXNet,PaddlePaddle,Rapids等多种深度学习框架,可供研究人员自由选择。此外,也支持用户自定义环境。

    算力
    当然,大家可能最关心的还是算力问题。目前登录会送 500个算力豆,每邀请一个用户再送 500个算力豆,同时被邀请的用户也会送 1000 个算力豆。 算力豆的具体消费方式如下:

    模型训练和比赛打榜 CPU 实例每 6 分钟消耗 0.1 算力豆
    vGPU 实例每 6 分钟消耗 0.5 算力豆
    单卡(1V100)/双卡(2V100)/四卡(4V100)/八卡(8V100)的 GPU 实例每 6 分钟分别消 耗 2/5/15/50 算力豆,不足 6 分钟则按 6 分钟计
    除邀请新用户注册外,参加正式比赛等方式也能获取算力豆。下方是我的邀请链接,点击链接注册你我都能获取 1000 算力豆。

    分享给你一个宝藏 AI 学习和实战平台“九天·毕昇”,注册即可免费赢取 1000 个算力豆(50 小时 V100 使用时长),还可助我赢取 500 个算力豆哦~ https://jiutian.10086.cn/web#/register?token=M2Y4MzY0NDgtMzhhNC00OTQ4LWIyZjktYzQ5NjJlMmY3NjYx

    实战
    登录注册后,点击顶部菜单栏中的科研>模型训练>新建实例,给实例起个名字,选择数据集(官方提供了一些公共数据集,也支持个人上传),选择资源套装,然后确定

    支持 Jupyter 和 VSCode 两种启动方式。

    进去之后,和你在其他远程 Linux 服务器中的操作基本一样。这里看一下显卡信息,确实是 V100 显卡,然后是显存是 32GB
    在这里插入图片描述

    并且你拥有该实例服务器的管理员权限,可以自由安装配置环境。系统已经内置了很多环境,比如 Tensorflow 和 PyTorch 等,你可以直接使用 conda 切换到该环境下使用

    需要注意的是,当你不用的时候记得将实例停止,不然也会计算时间,消耗算力豆。

    总结
    总的来说,中国移动的九天 · 毕昇算是一个比较好的人工智能平台。不仅可以将官方提供的算力用于打比赛,还能支撑自己的科研任务,这样良心的平台并不多见。

    更多相关内容
  • 我对qemu的更改以实现传统的免费GPU传递。 只有一个适配器可以同时使用旧版vga区域。 这是在没有传统vga访问图形卡的情况下实现qemu gpu直通的尝试。 通过MMIO访问来替换对VGA寄存器的旧版IO访问。 对vga内存的旧版...
  • Google Colab免费GPU教程

    2021-05-03 21:36:42
    原文链接:Google Colab免费GPU教程 什么是Google Colab? Google Colab是一项免费的云服务,现在它支持免费的GPU! 你可以; 提高您的Python编程语言编码技能。 开发利用流行的库如深学习应用Keras,...

    原文链接:Google Colab免费GPU教程

     

    什么是Google Colab?

    Google Colab是一项免费的云服务,现在它支持免费的GPU!

    你可以;

    • 提高您的Python编程语言编码技能。
    • 开发利用流行的库如深学习应用KerasTensorFlowPyTorch,OpenCV的

    将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要功能是;Colab提供GPU,并且完全免费。

    可以在常见问题页面上找到有关该服务的详细信息。

    准备使用Google Colab

    在Google云端硬盘上创建文件夹

     

    由于Colab在您自己的Google云端硬盘上工作,因此我们首先需要指定将要使用的文件夹。我在Google云端硬盘上创建了一个名为“ app ”的文件夹。当然,您可以使用其他名称,也可以选择默认的Colab Notebooks文件夹而不是app文件夹

     

    我创建了一个空的“ app”文件夹

    创建新的Colab笔记本

    通过右键单击>更多>合作来创建一个新笔记本

     

    右键单击>更多>合作

    通过单击文件名来重命名笔记本。

     

    设置免费GPU

    更改默认硬件(将CPU更改为GPU,反之亦然)非常简单;只需按照“编辑”>“笔记本设置”或“运行时”>“更改运行时类型”,然后选择“ GPU”作为“硬件加速器”即可

     

    使用Google Colab运行基本的Python代码

    现在我们可以开始使用Google Colab了

     

    我将从Python Numpy Tutorial运行一些基本数据类型代码。

     

    它可以按预期工作:)如果您不知道PythonAI最受欢迎的编程语言,我将推荐这个简单而干净的教程。

    使用Google Colab运行或导入.py文件

    首先运行这些代码,以安装必要的库并执行授权。

     

    当您运行上面的代码时,您应该看到如下结果:

     

    单击链接,复制验证码并将粘贴到文本框中。

    完成授权过程后,您应该看到以下内容:

     

    现在,您可以通过以下方式访问Google云端硬盘:

     

    安装Keras:

    !pip install -q keras

    mnist_cnn.py文件上传到您的Google云端硬盘上的app文件夹中。

     

    mnist_cnn.py文件

    运行下面的代码在MNIST数据集中训练一个简单的卷积网络

    <span style="color:rgba(0, 0, 0, 0.8)"><span style="color:#292929">!python3“ / content / drive /我的驱动器/app/mnist_cnn.py”</span></span>

    从结果中可以看到,每个时期仅持续11秒

    下载Titanic数据集(.csv文件)并显示前5行

    如果要将.csv文件url下载到“ app”文件夹,只需运行:

    !wget <a data-cke-saved-href="https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/Titanic.csv" href="https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/Titanic.csv" class="ck hq">https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/Titanic.csv</a> -P“ / content / drive /我的云端硬盘/应用”

    您可以将.csv文件直接上传到“ app”文件夹,而不是wget方法。

     

    读取“ app ”文件夹中的.csv文件,并显示前5行

    将熊猫作为pd 
    titanic导入= pd.read_csv(“ / content / drive / My Drive / app / Titanic.csv”)
    titanic.head(5)
     

    将Github存储库克隆到Google Colab

    使用Git克隆Github仓库很容易。

    第1步:找到Github存储库并获取“ Git”链接

    查找任何要使用的Github存储库。

    例如:https : //github.com/wxs/keras-mnist-tutorial

    克隆或下载>复制链接!

    2. Git克隆

    只需运行:

    !git克隆<a data-cke-saved-href="https://github.com/wxs/keras-mnist-tutorial.git" href="https://github.com/wxs/keras-mnist-tutorial.git" class="ck hq">https://github.com/wxs/keras-mnist-tutorial.git</a>
     

    3.在Google云端硬盘中打开文件夹

    文件夹当然与Github仓库相同:)

    4.打开笔记本

    右键单击>打开方式>合作

    5.运行

    现在,您可以在Google Colab中运行Github存储库。

    一些有用的技巧

    1.如何安装库?

    凯拉斯

    !pip install -q keras
    导入keras

    火炬

    从OS
    从wheel.pep425tags导入路径import get_abbr_impl,get_impl_ver,get_abi_tag 
    platform ='{} {}-{}'。format(get_abbr_impl(),get_impl_ver(),get_abi_tag())</span><span style="color:#292929">如果path.exists('/ opt / bin / nvidia-smi')则加速器='cu80'否则为'cpu'</span><span style="color:#292929">!pip install -q <a data-cke-saved-href="http://download.pytorch.org/whl/%7Baccelerator%7D/torch-0.3.0.post4-%7Bplatform%7D-linux_x86_64.whl" href="http://download.pytorch.org/whl/%7Baccelerator%7D/torch-0.3.0.post4-%7Bplatform%7D-linux_x86_64.whl" class="ck hq">http://download.pytorch.org/whl/{accelerator}/torch-0.3.0.post4-{platform}-linux_x86_64.whl</a> torchvision
    导入炬管

    或尝试以下方法:

    !pip3 install torch torchvision

    网络

    !apt安装libnvrtc8.0 
    !pip安装mxnet-cu80
    将mxnet导入为mx

    OpenCV的

    !apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python
    导入cv2

    XGBoost

    !pip install -q xgboost == 0.4a30
    导入xgboost

    GraphViz

    !apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot
    导入pydot

    7zip阅读器

    !apt-get -qq install -y libarchive-dev && pip install -q -U libarchive
    导入libarchive

    其他图书馆

    !pip install!apt-get install安装其他库。

    2. GPU是否正常工作?

    要查看您当前是否在Colab中使用GPU,可以运行以下代码以进行交叉检查:

    将tensorflow导入为tf 
    tf.test.gpu_device_name()
     

    3.我正在使用哪个GPU?

    从tensorflow.python.client导入device_lib 
    device_lib.list_local_devices()

    目前,Colab仅提供Tesla K80

     

    4. RAM呢?

    !cat / proc / meminfo
     

    5. CPU呢?

    猫/ proc / cpuinfo

    6.更改工作目录

    通常,当您运行以下代码时:

    !ls

    您可能会看到datalab和驱动器文件夹。

    因此,您必须在定义每个文件名之前添加驱动器/应用程序

    要解决此问题,您只需更改工作目录即可。(在本教程中,我使用以下简单代码更改为app folder):

    导入os 
    os.chdir(“驱动器/应用”)

    运行上面的代码后,如果再次运行

    !ls

    您将看到应用程序文件夹的内容,并且不再需要一直添加驱动器/应用程序

    7.“ No backend with GPU available“错误解决方案

    如果遇到此错误:

    无法分配后端
    没有可用的GPU后端。您要使用没有加速器的运行时吗?

    请稍后再试。现在有很多人不停地尝试使用GPU,而当所有GPU都在使用时,就会出现此消息。

    参考

    8.如何清除所有单元格的输出

    关注工具>>命令面板>>清除所有输出

    9.“不应解析apt-key输出(stdout不是终端)”警告

    如果遇到此警告:

    警告:不应解析apt-key输出(stdout不是终端)

    这意味着身份验证已经完成。您只需要挂载Google云端硬盘:

    !mkdir -p驱动器
    !google-drive-ocamlfuse驱动器

    10.如何在Google Colab中使用Tensorboard?

    我推荐这个仓库:

    https://github.com/mixuala/colab_utils

    11.如何重新启动Google Colab?

    为了重新启动(或重置)您的虚拟机,只需运行:

    !kill -9 -1

    12.如何将表单添加到Google Colab?

    为了不每次都在代码中更改超参数,您可以简单地将表单添加到Google Colab。

     

    例如,我添加了包含learning_rate变量和optimizer字符串的表格。

     

    13.如何查看函数参数?

    要在TensorFlow,Keras等中查看函数参数,只需在函数名称后添加问号(?)

     

    现在您无需单击TensorFlow网站即可查看原始文档。

     

    14.如何将大文件从Colab发送到Google云端硬盘?

    # Which file to send?
    file_name = "REPO.tar"
    
    from googleapiclient.http import MediaFileUpload
    from googleapiclient.discovery import build
    
    auth.authenticate_user()
    drive_service = build('drive', 'v3')
    
    def save_file_to_drive(name, path):
      file_metadata = {'name': name, 'mimeType': 'application/octet-stream'}
      media = MediaFileUpload(path, mimetype='application/octet-stream', resumable=True)
      created = drive_service.files().create(body=file_metadata, media_body=media, fields='id').execute()
      
      return created
    
    save_file_to_drive(file_name, file_name)

     

    15.如何在Google Colab中运行Tensorboard?

    如果您想在Google Colab中破坏Tensorboard,请运行以下代码。

    # You can change the directory name
    LOG_DIR = 'tb_logs'
    
    !wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
    !unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip
    
    import os
    if not os.path.exists(LOG_DIR):
      os.makedirs(LOG_DIR)
      
    get_ipython().system_raw(
        'tensorboard --logdir {} --host 0.0.0.0 --port 6006 &'
        .format(LOG_DIR))
    
    get_ipython().system_raw('./ngrok http 6006 &')
    
    !curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
        "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"

     

    您可以使用创建的ngrok.io URL跟踪Tensorboard日志。您将在输出末尾找到该URL。

    请注意,您的Tensorboard日志将保存到tb_logs目录。当然,您可以更改目录名称。

     

    之后,我们可以看到Tensorboard发挥作用!运行以下代码后,您可以通过ngrok URL跟踪Tensorboard日志。

    from __future__ import print_function
    import keras
    from keras.datasets import mnist
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
    from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
    from keras import backend as K
    from keras.callbacks import TensorBoard
    
    batch_size = 128
    num_classes = 10
    epochs = 12
    
    # input image dimensions
    img_rows, img_cols = 28, 28
    
    # the data, shuffled and split between train and test sets
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    
    if K.image_data_format() == 'channels_first':
        x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
        x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
        input_shape = (1, img_rows, img_cols)
    else:
        x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
        x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
        input_shape = (img_rows, img_cols, 1)
    
    x_train = x_train.astype('float32')
    x_test = x_test.astype('float32')
    x_train /= 255
    x_test /= 255
    print('x_train shape:', x_train.shape)
    print(x_train.shape[0], 'train samples')
    print(x_test.shape[0], 'test samples')
    
    # convert class vectors to binary class matrices
    y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
    y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
    
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                     activation='relu',
                     input_shape=input_shape))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
    
    model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
                  optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
                  metrics=['accuracy'])
    
    
    tbCallBack = TensorBoard(log_dir=LOG_DIR, 
                             histogram_freq=1,
                             write_graph=True,
                             write_grads=True,
                             batch_size=batch_size,
                             write_images=True)
    
    model.fit(x_train, y_train,
              batch_size=batch_size,
              epochs=epochs,
              verbose=1,
              validation_data=(x_test, y_test),
              callbacks=[tbCallBack])
    score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
    print('Test loss:', score[0])
    print('Test accuracy:', score[1])

     

    张量板:)

     

    结论

    我认为Colab将为全球的深度学习和AI研究带来新的活力。

    如果您觉得这篇文章有帮助,那么给您掌声并分享以帮助他人找到它对您来说意义重大!并随时在下面发表评论。

    展开全文
  • 使用Kaggle的免费GPU

    千次阅读 2021-07-16 13:25:00
    之前看网上视频说可以用kaggle上的免费GPU,于是乎,就想办法(这个懂得都懂)注册了kaggle,然后进去notebook的页面,跟着视频上教的去setteings里开启GPU,然而我的settings里面是这样的: 我就怎么也找不到GPU,...

    之前看网上视频说可以用kaggle上的免费GPU,于是乎,就想办法(这个懂得都懂)注册了kaggle,然后进去notebook的页面,跟着视频上教的去setteings里开启GPU,然而我的settings里面是这样的:在这里插入图片描述
    我就怎么也找不到GPU,后来发现下面又一句话
    也就是需要验证手机,于是乎点进去,然后进行一下验证就可以了:select Country选择CN(+86),下面再填自己的手机号,最后点人机验证就可以收到验证码啦,填上验证码之后,就可以在settings里选择GPU啦
    在这里插入图片描述
    大功告成!!!

    展开全文
  • 一款用于深度学习的免费GPU:Google Colab一、Google Colab介绍一、MBR分区表格式的局限性二、GPT分区表格式的优势三、MBR分区表格式与GPT分区表格式的异同(1)BIOS:基本输入输出系统(2)UEFI:统一的可扩展...

    众所周知,在训练深度学习时候需要非常大计算资源,通常CPU是不能满足需求的,这个时候就需要使用GPU来进行计算。但是如果自己购买高性能的GPU,比如1080Ti都需要3000左右。因此,本文介绍一款免费的GPU计算资源:GPU Colaboratory。

    一、Google Colab介绍

    Google Colaboratory(可缩写为Google Colab)是谷歌开放的一款用于机器学习领域的免费研究工具,最主要的是它给AI研究人员提供了免费的Tesla K80 GPU使用,该GPU以前具有24GB的显存容量(现在大概为16GB),可以轻松的训练Keras、Tensorflow、Pytorch等框架的深度学习模型。

    Google Colab是基于jupyter notebook环境的,支持python2/3,同时还包括GPU、TPU加速。它与Google云盘集成,用户可以通过Google云盘共享项目或将其他项目复制到自己的账户中。

    二、Google Colab使用方法

    2.1 登陆Google云盘

    Google云盘的网址为:https://drive.google.com/drive/my-drive,并注册账户。这样就可以开心地使用Google Colaboratory了,打开云盘,点击我的云盘硬盘下面的新建文件夹,创建自己的项目文件Deep Learning

    在这里插入图片描述

    2.2 创建Google Colab类型文件

    右键创的项目文件Deep Learning,选择打开方式下的关联更多应用

    在这里插入图片描述
    如下图所示,在Goolge Workspace Marketplace中安装Colaboratory应用。

    在这里插入图片描述
    这时,我们就可以根据下图,创建Colaboratory文件了。点击建立的文件Deep Learning,在文件的空白处点击鼠标右键,在弹出的对话框中选择更多,然后选择Google Colaboratory

    在这里插入图片描述
    这样我们就在Deep Learning文件夹下面创建了Colaboratory类型的文件了,系统会以网页形式打开如下图所示。Colaboratory类型文件是一个Jupyter notebook文件,可以通过网页打开它,并在该文件中编辑python文件。点击文件中的重命名我们就可以自定义Colaboratory文件的名字了。

    在这里插入图片描述

    2.3 Colaboratory文件环境配置

    如果想让创建的Colaboratory文件跑GPU程序,我们需要对其进行环境配置。双击建立的Colaboratory文件,如下图所示,点击工具栏的修改,然后点击笔记本设置

    在这里插入图片描述
    如下图所示,在弹出的笔记本设置对话框中进行环境配置。在硬件加速器中选择GPU,最后保存推出就完成了GPU环境配置。

    在这里插入图片描述

    注意:
    这里如果不配置GPU,创建的Colaboratory类型的文件运行的远程Google Colaboratory虚拟环境是没有显卡信息的。

    2.4 Google Colaboratory的与深度学习相关配置环境基本信息

    注意:
    (1)创建的Colaboratory类型的Example_1.ipynb文件是运行在Google Colaboratory远程服务器上的,它是一个以jupyter notebook界面显示的深度学习开发环境的Ubuntu20.04系统
    (2)因此,我们不仅可以在上面运行python脚本,还可以使用pip指令安装库,甚至还能运行Linux Shell脚本,只不过需要在Linux指令前面加一个。另外,还需要注意的是在Google Colaboratory平台上cd命令是无效的,切换目录使用的是os.chdir命令,比如,切换到根目录:import os; os.chdir('/')

    • 如下图所示,给出Google Colaboratory远程服务器上一些基本信息,可以看出系统默认安装的Tensorflow版本为2.8.8,python版本为3.7,系统为ubuntu18.04。

    • 需要输入的命令为:

    from tensorflow import python
    import tensorflow as tf
    print('Google Colaboratory远程服务器中的Tensorflow版本:', tf.__version__)
    print('Google Colaboratory远程服务器中的Python版本及其位置:')
    print(python)
    
    !lsb_release -a
    

    在这里插入图片描述

    • 如下图所示,Google Colaboratory远程服务器上显卡信息如下所示,显存为16GB,最高支持的CUDA版本为11.2。

    在这里插入图片描述

    • 如下图所示,输入命令!nvcc --version,可以看出Google Colaboratory远程服务器上CUDA的版本为11.1版本。

    在这里插入图片描述

    • 如下图所示,可以查看CPU内存、GPU内存使用上限,由下图可以看出,CPU的使用上限只有256M,GPU内存的使用上限为11.4GB,另外,如果购买Colab pro显存会变为16GB。
      指令如下所示:
    from tensorflow.python.client import device_lib
    device_lib.list_local_devices()
    

    在这里插入图片描述

    • 如下图所示,可以查看GPU是否在Google Colaboratory中,输出结果为'/device:GPU:0'表示GPU已经添加到Google Colaboratory中了。
    • 查看GPU是否在Google Colaboratory中的指令为
    import tensorflow as tf
    tf.test.gpu_device_name()
    

    在这里插入图片描述

    三、Google Colaboratory挂载谷歌云盘(Google Drive)

    创建的Google Colaboratory远程服务器的工作目录是/content(相当于Linux系统的/home目录)。我们可以将谷歌云盘(Google Drive)挂载到Google Colaboratory远程服务器上的/cotent/grive文件夹上。为了弄清除挂载谷歌云盘的过程,如下图所示,我们首先查看挂载前文件夹/content下的内容,这个时候只有示例的一些经典的深度学习数据集合。

    在这里插入图片描述
    Google Colaboratory挂载谷歌云盘的python代码如下所示:

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

    执行完上面的python代码后,在Goole Colaboratory上创建的项目Deep Learning就根谷歌云盘同步了,结果如下图所示:
    在这里插入图片描述

    3.1 加载本地数据到云盘上

    从本地上传数据
    我们首先在本地的系统中创建若干个文本文件,我在系统的/home/liang/文档下面创建一个文档Google_Drive,用于存放本地数据,并创建两个文本文档存放数据(作为演示用,文档中的内容可以随便写),如下图所示:

    在这里插入图片描述

    注意:从本地上传使用的是Google Colaboratory平台的python函数files.upload:它返回的是一个关于上传文件信息的字典格式数据,其中,字典键值为文件名,字典的值为文件内的数据。

    然后在Google Colaboratory平台上输入如下代码:

    from google.colab import files
    
    uploaded = files.upload()
    for fn in uploaded.keys():
      print('上传的文件 "{name}" 有 {length} 比特'.format(
          name=fn, length=len(uploaded[fn])))
    

    运行代码,弹出如下所示的上传文件对话框,点击B,在本地的/home/liang/文档/Google_Drive文件夹中选择文本1和文本2,进行上传。

    在这里插入图片描述
    。上传的结果如下图所示:

    在这里插入图片描述

    3.2 下载云盘数据到本地

    将文件下载到
    首先在Google Colaboratory平台上点击文件结构(网页左边),找到/content/gdrive/MyDrive/Deep Learning文件夹,右键Deep Learning文家夹,在弹出下拉框点击新建文件,创建exam文件,双击exam文件输入hellow world!

    在这里插入图片描述
    然后,在Google Colaboratory平台上输入如下代码,就可以将代码下载到本地的/home/liang/下载文件夹内了。

    from google.colab import files
    files.download('./exam.txt')
    
    展开全文
  • 免费GPU(AutoDL)

    千次阅读 2022-03-31 21:09:16
    最近在做深度学习方面的课题,由于电脑太过垃圾,就一直想法设法找免费GPU来跑模型,好不容易找到这个(个人感觉比colab好多了,那个好麻烦,上传数据也老慢)不允许还有人不知道!!!新用户注册即得10元无门槛...
  • 拿我举例,我用的是3090,24G,8核的卡,一个小时是4.27(学生认证后),它白给我的代金卷大概在130+左右(还有些浏览文档类的小任务),我就可以免费白嫖30个小时左右,不要小看这30个小时,基本够一篇文章实验的量...
  • 谷歌Colab 免费gpu

    2020-12-21 20:07:05
    如果只是短暂使用,请用矩池云,大概3元/小时,就能用2080Ti,和kaggle的免费平台差不多快(kaggle现在是30小时gpu加30小时tpu,tpu需要代码支持),google可能分配到P100之类的显卡,性能还不如2080Ti,但如果分配到...
  • 各大计算平台免费GPU资源总结 本文要介绍的就是第三个,虽然是国外的,但是不用翻墙就可以访问,每周免费30小时使用时长 显卡信息如下: 关于使用GPU加速的问题: Kaggle上使用GPU 补充: 有的人可能在登陆帐号...
  • Google Colab免费GPU 超详细使用教程

    万次阅读 多人点赞 2020-03-21 18:18:19
    Colaboratory 简称“Colab”,是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中,任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python...用户无需进行设置,就可以直接使用,同时还能获得 GPU 等计算资源的免费使用权限。
  • 文章目录免费GPU配置(tensorflow,pytorch均可使用)配置流程1、kaggle 简介1、kaggle注册使用教程参考内容 免费GPU配置(tensorflow,pytorch均可使用) 配置流程 1、kaggle 简介 kaggle 创立于2010年,主要用于...
  • Cuthon是一个简单的Python脚本,可避免在GPU上运行python程序时避免设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。 该脚本将找到第一个未使用的GPU,然后照常运行该程序。 最简单的说: cuthon my_program.py 该工具旨在用于相当利基...
  • 转载地址:小白如何用免费GPU跑天池算法大赛!   之前参加数据竞赛和做算法实践项目,让人苦恼的就是数据量比较大的时候,电脑配置往往跟不上。其实除了自己买内存、显卡(受到贫穷限制),也可以通过Goggle的...
  • 本文不包含Kaggle的入门步骤,如何上传数据集,如何选择GPU自行学习 文章目录*开头的话*一、Kaggle的使用1、**为什么选择Kaggle**2、Kaggle的操作难度二、Yolox代码的更改1.train.py更改2.callbacks.py部分更改3、...
  • 3.1在谷歌云盘上创建文件夹 当登录账号进入谷歌云盘时,系统会给予15G...3.3 设置免费GPU 它是很容易更换默认的硬件(None,GPU,TPU),通过 修改->笔记本设置或者代码执行程序->更改运行时类型来选择GPU,作为
  • 利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集) 文章目录利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)1.前言2.数据集选择3.读取数据并作预处理4.搭建模型与开始训练5.结束语 1.前言 ...
  • 国内免费GPU算力 1. 百度:飞桨PaddlePaddle https://ai.baidu.com/support/news?action=detail&id=981点击打开 每天送12小时 连续五天送48小时 2. 华为: ModelArts ...免费规格用...
  • PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-利用GPU训练(谷歌免费GPU
  • 1、DSW教程 ... ...集成机器学习PAI DSW(DataScienceWorkshop)探索者版开发环境 左边文件管理,中间工作区,右边是计算资源。 在文件资源管理区的顶部还有4个按钮,从左到右分别对应的是:打开DSW Launcher启动器,...
  • 白嫖免费GPU~Colab基本使用及配置(保姆级教程)
  • 相当于: 30小时GPU免费使用时长 / 98元独享2080Ti一周 邀请好友送代金券 每邀请一位好友 可获得原50元代金券升级100元元旦专属代金券!! 每日最高可得500元代金券! 10天活动最高可获得5000元代金券! 极链AI云...
  • ​划重点:免费GPU免费GPU免费GPU 官方说明: 1.Colab是Google提供的一个研究型项目。可以免费使用CPU,GPU,TPU环境。具体可免费使用多久还不知道。 2.Colab支持NoteBook的,支持各种深度学习框架。 3.官方...
  • aistudio提供免费的v100 16显存,能供进行训练,我在训练分类的时候是没用问题的,训练eff网页就会卡掉。所以这个只能供学习小幅度训练。或者使用aistudio提供的python环境进行日常工作也是不错的选择。 创建...
  • Google colab免费GPU使用教程

    千次阅读 2020-12-19 23:03:14
    在Google Colab 上使用TensorFlow object_detection API训练Mask-RCNN模型挂载Google Drive 挂载Google Drive 在Linux下,mount挂载的作用,就是将一个设备(通常是存储设备)挂接到一个已存在的目录上。...
  • 国内免费gpu服务器试用 内容精选换一换GPU加速型实例如需使用OpenGL/DirectX/Vulcan等图形加速能力则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。此外,GRID驱动配合vDWS类型License,也支持CUDA,用来满足...
  • Colaboratory 是一个研究项目,可免费使用。 Colaboratory 支持 Python 2.7 和 Python 3.6。与 Google 云端硬盘集成,可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。 谷歌中文说明:...
  • 目前总结来看,kaggle的免费gpu资源相当于一台7代i7、12G内存、入门独显的笔记本,但是Colab呢可能就是10代i9+集显的一个配置,但是Colab完全免费啊,Colab还有TPU支持,不晓得能达到什么效果。    
  • 免费GPU使用

    2021-05-07 23:26:40
    TPU:Google针对于机器学习推出的一款雷达应用的信号处理引擎硬件,比传统GPU快10——30倍,具有大量的矩阵乘法单元,并且精于浮点数单元的协处理。没有任何的存储程序,可以直接从主机发送指令 1:Kaggle GPU 1:...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 25,937
精华内容 10,374
关键字:

免费gpu

友情链接: login.rar