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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 5
3
AI & Data

Python機器學習介紹與實戰系列 第 5

DAY[5]-雲端基礎教學(2) colab基本操作與建議

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Colab基本操作教學

匯入檔案

  • 方法一:自行上傳檔案
from google colab import files #匯入套件
import pandas as pd
upload = files.upload() #開啟上傳介面並載入
data = pd.read_csv("剛剛上傳的檔案名稱")

colab

  • 方法二:透過Google Drive開啟檔案
from google.colab import drive
import pandas as pd
drive.mount('/content/gdrive') # 此處需要登入google帳號
# 獲取授權碼之後輸入即可連動雲端硬碟
data = pd.read_csv("/content/gdrive/My Drive/已存在google雲端的檔名")

寫入檔案

與原生的python使用的所有寫入方法都相同,以下示範最重要的模型參數讀寫

## 模型參數存檔
import pickle
pkl_filename = "model.pkl"  
with open(pkl_filename, 'wb') as file:  
    pickle.dump(model_name, file)
## 模型參數讀取
model = pd.read_pickle("/content/gdrive/My Drive/model.pkl")

下載檔案

例如需要下載繪圖完畢後的圖片

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("圖片名稱.png")
# 上方為繪圖環節
from google.colab import files
files.download("圖片名稱.png")

直接輸入當初存檔的檔案名稱即可下載

實際notebook位置

實際的jupyter notebook位置存放於雲端硬碟中的Colab Notebooks,亦可以從雲端硬碟開啟檔案與分享連結。
colab3

使用注意事項

  1. 時間限制
    Colab在記事本閒置過久的時候會主動中斷連結,這時候已執行的結果都會被清空,請注意 存檔 以及 另存需要長時間訓練的模型參數資料
  2. 記憶體容量
    當使用到大量的記憶體空間的時候,colab有可能會因為記憶體不足而導致崩潰(kernel died),這時候也會導致所有的已執行的結果被清空,請切記 存檔

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