最近一直在煉丹，之前老師租的伺服器上千塊錢乙個月，顯示卡也很一般，google完全免費的colaboratory，通常給到的gpu資源是tesla t4，tpu也是能免費用的，8個核，相當於8個gpu分布式訓練，快的飛起，就是用起來程式上很麻煩。開通colab pro每月就9.9刀，同時可以多開，拿到的gpu一般的tesla v100和p100，相比t4快了不少，v系類算力更高些。
谷歌在環境方便做了很好的適配，相容性很高，用了一段時間之後，只能說google一次又一次讓我感到震驚，友好的ui和全域性中文，新增了很多方便的視覺化操作，從使用體驗上來說就已經無敵了，這就是資本的力量嗎。
當然colab有使用限制，每次執行最多12個小時，不過我pro三個會話好像通常不到6個小時，做些小模型小資料集的實驗還是比自己的伺服器划算一些.
在「修改」=>「筆記本設定」 中可以選擇gpu，然後在右邊有連線選項
檢測gpu情況：
# 檢測gpu情況
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name(
)
在左邊的控制欄中有直接的掛載drive的選項，也可以通過drive.mount新增。
from google.colab import drive
drive.mount(
'/content/drive/'
)
!python youcode.py執行python程式。
import os
os.chdir(
"/content/drive/mydrive/mycode"
)
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