Google Colab 中的功率级别 - Python

Google Colaboratory（简称 Colab）是一种基于云计算平台的 Jupyter Notebook，可以免费使用。Colab 提供了类似于常见Python开发环境（如 Anaconda、PyCharm 等）的界面及一些常用的 Python 库（如 numpy、pandas 等），使得用户可以像在本地计算机上一样进行编写代码及数据分析。

编程语言及环境

Colab 环境自带 Python 2.7 和 Python 3.6，用户可以通过 !python 命令查看当前 Python 版本。除此之外，Colab 还提供了一些其他的编程语言，例如 Bash、R 等。用户可以在代码块中使用 %%bash 等命令来切换环境。

使用 GPU 运行程序

Colab 提供了免费的 GPU 计算资源，用户可以在Colab 中的“运行时类型更改”中选择 GPU 或 TPU 作为计算环境。使用 GPU 可以显著提高训练深度学习模型的速度。在 Python 代码中，可以使用 tf.test.gpu_device_name() 来查看当前是否已经开启了 GPU。如果返回值为 '/device:GPU:0'，则说明已经开启了 GPU。

数据存储

Colab 提供了一些方便的数据存储选项。用户可以轻松地将数据上传至 Colab 中，也可以将其存储在 Google Drive 等云端存储平台中，然后在 Colab 中链接。此外，用户还可以选择使用 Google Cloud Storage 等其他云端存储选项。

协同编辑与分享

Colab 支持多人协作编辑，可以在“分享”中通过链接邀请他人加入编辑。此外，用户还可以将 Colab Notebook 分享至 GitHub 等版本控制平台。

快捷键

Colab 中有很多快捷键，可以帮助提高编写代码的效率，例如：

• Ctrl/Cmd+Enter：执行当前代码块；
• Shift+Enter：执行当前代码块并进入下一个块。

总之，Google Colab 是一款强大的云端 Python 编程工具，能够为用户提供许多方便的功能。通过了解 Colab 的一些特点和功能，我们可以更好地利用它来进行数据分析、机器学习等工作。