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笔记本

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如果您已经熟悉 Colab,请观看此视频,了解互动表格、已执行代码的历史记录视图和命令面板。

展示了三大精彩 Google Colab 功能的视频缩略图

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什么是 Colab?

借助 Colaboratory(简称 Colab),您可在浏览器中编写和执行 Python 代码,并且:

  • 无需任何配置
  • 免费使用 GPU
  • 轻松共享

无论您是一名学生数据科学家还是 AI 研究员,Colab 都能够帮助您更轻松地完成工作。您可以观看 Colab 简介了解详情,或查看下面的入门指南!


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使用入门

您正在阅读的文档并非静态网页,而是一个允许您编写和执行代码的交互式环境,称为 Colab 笔记本

例如,以下代码单元格包含一个简短的 Python 脚本,该脚本会计算值、将其存储在变量中并输出结果:


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seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60
seconds_in_a_day
86400

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要执行上述单元格中的代码,请点击选择它,然后按代码左侧的“播放”按钮,或使用键盘快捷键“Command/Ctrl+Enter”。要修改代码,只需点击单元格,然后开始修改。

您在某个单元格中定义的变量之后可用在其他单元格中:


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seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day
seconds_in_a_week
604800

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对于 Colab 笔记本,您可以将可执行代码富文本以及图像HTMLLaTeX 等内容合入 1 个文档中。当您创建自己的 Colab 笔记本时,系统会将这些笔记本存储在您的 Google 云端硬盘账号名下。您可以轻松地将 Colab 笔记本共享给同事或好友,允许他们评论甚至修改笔记本。要了解详情,请参阅 Colab 概览。要创建新的 Colab 笔记本,您可以使用上方的“文件”菜单,也可以使用以下链接:创建新的 Colab 笔记本

Colab 笔记本是由 Colab 托管的 Jupyter 笔记本。如需详细了解 Jupyter 项目,请访问 jupyter.org


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数据科学

借助 Colab,您可以充分利用常用 Python 库的强大功能来分析和可视化数据。下方的代码单元格使用 NumPy 生成一些随机数据,并使用 Matplotlib 可视化这些数据。要修改代码,只需点击单元格,然后开始修改。


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import numpy as np
import IPython.display as display
from matplotlib import pyplot as plt
import io
import base64

ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]

fig = plt.figure(figsize=(43), facecolor='w')
plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)
plt.title("Sample Visualization", fontsize=10)

data = io.BytesIO()
plt.savefig(data)
image = F"data:image/png;base64,{base64.b64encode(data.getvalue()).decode()}"
alt = "Sample Visualization"
display.display(display.Markdown(F"""![{alt}]({image})"""))
plt.close(fig)

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您可将自己的数据导入 Colab 笔记本中,支持的数据来源有:Google 云端硬盘账号(包括电子表格)、GitHub 以及其他很多来源。要详细了解如何导入数据及将 Colab 用于数据科学领域,请访问下方处理数据下的链接。


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机器学习

借助 Colab,您只需使用几行代码,即可导入图像数据集、用图像数据集训练图像分类器,以及评估模型。Colab 笔记本会在 Google 的云服务器中执行代码,也就是说,无论您所用机器的功能如何,您都可以利用 Google 硬件(包括 GPU 和 TPU)的强大性能。只要有个浏览器即可。


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Colab 在机器学习社区内得到了广泛应用,应用示例包括:

  • TensorFlow 使用入门
  • 开发和训练神经网络
  • 使用 TPU 进行实验
  • 推广 AI 研究
  • 创建教程

要查看演示机器学习应用的示例 Colab 笔记本,请查看下方的机器学习示例


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精选示例