因為一些緊急原因，今天都在搞colab（google免費的gpu雲端服務），這邊就寫一些筆記吧，colab應該也算是GCP的一員吧？

0.colab介面是一個ipynb的介面，在每個code cell輸入指令

1.資料可以上傳到自己的google drive，使用colab時可以mount自己的google drive，指令如下：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive') #/content是你colab的主要資料夾，mount後你googledrive在"drive"

2.想要執行linux指令（ls,pwd,nvidia-smi...），只要在你想執行的指令前加上“！”即可，例如：
!ls
!nvidia-smi
!python train.py

3.為了加速training速度，建議把你的training data從google drive複製到colab的主要資料夾，因為你google drive的實體位置可能距離colab的實體位置有點距離，colab在load data時會延遲。指令：
!cp -R ./drive/'My Drive'/training_data training_data

4.colab怪怪的，不能隨便用"!"下cd指令換資料夾，但有個他們稱為magic command的符號，"%"，代替"!"後就可以換資料夾了，指令：
%cd

5.colab不能直接在code cell修改檔案內容（!vi，%vi都不支援），非常的不方便，但有個work around，用“%%writefile”指令可以寫入一個檔案。對要修改的檔案，把原本的內容複製後修改自己要修改的地方變成新的內容，然後用這指令把新的內容覆蓋吊原本的檔案。範例如下：
!ls
output: colabData/

%%writefile something.py
print("everything's fine.")

!ls
output: colabData/ something.py

%run something.py
output: everything's fine.

參考：https://stackoverflow.com/questions/48687091/how-to-edit-and-save-text-files-py-in-google-colab

6.官方說免費的gpu已經從k80升級到了T4!但我今天（Sep. 2019）怎麼是都是k80...:(，網路上也是有的網友拿到k80有的拿到T4

參考：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/bglwhy/n_google_colab_now_comes_with_free_t4_gpus/

有了上面這些note應該可以正常run想要的實驗了，目前正在訓練，之後還有遇到什麼問題再補上;)

不能ctrl+v直接貼圖片上來真的很麻煩... :(