Google Colab是什麼 使用 Colaboratory 的 4 個理由

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Google Colab是什麼 使用 Google Colab 的 4 個理由

了解 iPython、Jupyter Notebook 和 Google Colab 是競爭對手還是免費工具；了解他們的關係

Colaboratory，簡稱 Colab，是 Google Research 的一款產品，它允許SEO工具開發人員通過瀏覽器編寫和執行 Python 程式碼。Google Colab 是一款出色的深度學習任務工具。它是一個託管的 Jupyter 筆記本，無需設置，並且具有出色的免費版本，可以免費訪問 Google 計算資源，例如 GPU 和 TPU。

在這篇文章中，我們將討論三個主題：

1 : 交互式 Python 寫程式環境：Python、Jupyter Notebook 和 Google Colab；

2 : Google Colab 在 Jupyter Notebook 上的附加功能；和

3 : 如何通過 5 個簡單步驟創建 Google Colab 筆記本。

由於 Google Colab 是建立在原生 Jupyter Notebook 之上的，而後者是建立在 Python 內核之上的，在深入探討我們為什麼應該以及如何使用 Google Colab 之前，讓我們先看看這些技術。

請注意，這不是置入性行銷的貼文。我們正在分享對多年來一直使用的產品的看法。

交互式寫程式環境

Python 交互式寫程式環境中使用了多種工具。使交互成為可能的核心技術是 iPython。IPython是 Python 的一個改進的 shell 和read-eval-print loop (REPL)。

讀取-評估-影印循環( REPL ) 是一個簡單的交互式電腦寫程式環境，它接受單個用戶輸入、執行它們並將結果返回給用戶；在 REPL 環境中編寫的程式是分段執行的。

“iPython Notebook”是使用 iPython 開發的產品，可通過 Web 瀏覽器作為“筆記本”訪問。IPython 處理兩個基本角色：

• 終端 IPython 作為 REPL；和
• IPython 內核，提供與 iPython notebook 等前端接口的計算和通信。

開發人員可以編寫程式碼、做筆記並將媒體上傳到他們的 iPython 筆記本。iPython notebook 項目的發展催生了 Jupyter 項目，其中包含 notebook 工具和其他用於多種語言（Julia、Python和R）的交互式工具。Jupyter Notebook 及其靈活的界面將筆記本從程式碼擴展到可視化、多媒體、協作和許多其他功能，為數據科學家和機器學習專家創造了一個舒適的環境。

讓我們更詳細地分析 iPython、Jupyter Notebook 和 Google Colab。

iPython

iPython 是一個命令外殼和內核，它為交互式 Python 筆記本提供支持。iPython 允許程式員在筆記本環境中快速運行他們的程式碼。iPython 提供的特性可以總結如下：

• 交互式外殼（終端和 Qt 控制台）。
• 基於 Web 的筆記本界面，支持程式碼、文本和媒體。
• 支持交互式數據可視化和 GUI 工具包。
• 靈活和可嵌入的解釋器加載到項目中。
• 並行計算工具包。

iPython 項目已經超越了運行 Python 腳本，並且正在成為一種與語言無關的工具。從 iPython 4.0 開始，與語言無關的部分都集中在一個名為 Project Jupyter 的新項目下。Jupyter 這個名字是對 Jupyter 支持的核心寫程式語言的引用，它們是 Julia、Python 和 R。在這個衍生決定的實施中，iPython 現在只專注於交互式 Python，而 Jupyter 專注於諸如筆記本之類的工具格式、消息協議、QT 控制台、筆記本網路應用程式。

Jupyter 筆記本

Jupyter 項目是 2014 年誕生於 iPython 項目的衍生開源項目。Jupyter 永遠免費供所有人使用，它是通過 Jupyter 社區的共識開發的。一些有用的工具作為 Jupyter 項目的一部分發布，例如Jupyter Notebook、JupyterLab、Jupyter Hub和Voilà。雖然所有這些工具可以同時用於附帶目的，但安裝 Jupyter Notebook 足以滿足基本機器學習項目的環境要求。

另一方面，作為一個開源項目，Jupyter 工具可以集成到不同的工具集和包中。您可以使用Anaconda 發行版，而不是通過終端（適用於 macOS 和 Linux）或命令提示符（適用於 Windows）安裝 Jupyter Notebook ，它還將負責本地電腦上的環境安裝。

如果您想將您的開發體驗提升到一個新的水平，Google Colab，它是一個基於雲的 Jupyter Notebook 環境，是終極工具。

我們為什麼要使用 Google Colab？

選擇使用 Google Colab 而不是普通的 Jupyter Notebook 實例有幾個原因：

• 預裝庫
• 保存在雲端
• 合作
• 免費使用 GPU 和 TPU

讓我們更詳細地了解這些優勢：

預裝庫

Jupyter Notebook 的 Anaconda 發行版附帶了幾個預安裝的資料庫，例如Pandas、NumPy、Matplotlib，非常棒。另一方面，Google Colab 提供了更多預裝的機器學習庫，例如 Keras、TensorFlow 和PyTorch。

保存在雲端

當您選擇使用普通的 Jupyter 筆記本作為開發環境時，所有內容都保存在本地電腦中。如果您對隱私持謹慎態度，這可能是您的首選功能。但是，如果您希望通過簡單的 Google 登錄從任何設備訪問您的筆記本，那麼 Google Colab 就是您的最佳選擇。您的所有 Google Colab 筆記本都保存在您的 Google Drive 帳戶下，就像您的Google Docs和Google Sheets文件一樣。

合作

Google Colab 提供的另一個很棒的功能是協作功能。如果您在一個項目中與多個開發人員合作，那麼使用 Google Colab 筆記本非常棒。就像在 Google Docs 文檔上協作一樣，您可以使用 Google Colab 筆記本與多個開發人員共同編碼。此外，您還可以與其他開發人員分享您完成的工作。

對我來說，這是一個不錯的選擇，因為藉助此功能，我與訂閱者共享了我所有的 Colab 筆記本。立即訂閱以獲取它們！

免費使用 GPU 和 TPU

我們認為選擇 Google Colab 而不是本地 Jupyter notebook 絕對是明智之舉。Google Research 可讓您將其專用 GPU 和 TPU 用於您的個人機器學習項目。從經驗上講，對於某些項目，GPU 和 TPU 加速即使對於一些小項目也有很大的不同。這是我在 Google Colab 上編寫所有教育項目的主要原因之一。此外，由於它使用Google資源，神經網路優化操作不會干擾我們的處理器，我們的冷卻風扇也不會過載。

總之

Google Colab 只是 Jupyter Notebook 的一個專門版本，它在雲上運行並提供免費的計算資源。iPython、Jupyter Notebook 和 Google Colab 之間的關係如圖 3 所示。

因此，假設您現在確信您將在下一個項目中使用 Google Colab。你將如何設置它？

Google Colab 設置

Google 設置過程相對簡單，可以通過以下步驟在所有設備上完成：

1. 訪問Google Colab頁面，該頁面會將您定向到Google Colaboratory 歡迎頁面。
2. 點擊右上角的登錄按鈕。
   

3. 使用您的 Gmail 帳戶登錄。如果您沒有 Gmail 帳戶，請創建一個。
   

4. 完成登錄過程後，即可使用 Google Colab。
5. 您可以通過單擊文件> 新建筆記本在此頁面上輕鬆創建一個新的 Colab 筆記本。
   

恭喜完成了!!

您已在幾分鐘內成功創建了一個 Google Colab 筆記本。現在你可以開始你的機器學習項目了。

在這篇文章中，我們討論了三種互補的交互式寫程式環境。iPython 提供了一個有用的內核來運行交互式程式碼。Jupyter Notebook 提供了一個漂亮的筆記本，其中包含您可以添加程式碼、媒體和文本的單元格。最後，Google Colab 增加了協作、免費的 GPU 和 TPU、雲功能以及額外的預裝 ML 庫。

我們可以想到兩種情況，您應該選擇本地 Jupyter Notebook 實例：

1. 如果您關心隱私並希望隱藏您的程式碼，請遠離 Google Colab；或者
2. 如果您有一台功能非常強大的本地機器，可以訪問 GPU 和 TPU，那麼本地 Jupyter Notebook 也是不錯的選擇。

但是，對於幾乎所有其他場景，我們推薦 Google Colab。我希望這篇文章有助於理解 iPython、Jupyter Notebook 和 Google Colab notebook 之間的關係。