将 Google Colab 连接到本地运行时

Google Colab 是一款免费云端 Jupyter Notebook 服务，提供 GPU 和 TPU 加速，能够方便地进行深度学习、数据处理等任务。但是，用户在 Colab 上的运行时环境是在云端的，偶尔会出现网络延迟，训练速度较慢等问题。为此，用户可以将 Colab 连接到本地运行时，以达到更快的训练速度。

步骤

以下是将 Google Colab 连接到本地运行时的步骤：

1. 下载 Anaconda

Anaconda 提供了 Python 的各种常见包以及环境管理工具，是数据科学一站式解决方案。

用户可以根据自己操作系统的版本，从官网下载并安装 Anaconda。

2. 创建虚拟环境

为了保证环境的隔离性，建议创建一个虚拟环境。以创建名为 env 的虚拟环境为例，使用以下命令：

conda create --name env python=3.6

3. 安装 Jupyter Notebook

在命令行中输入以下命令，安装 Jupyter Notebook。

conda install jupyter

4. 安装 ngrok

ngrok 是一款将本地服务器暴露到公网的工具，是将本地运行时连接到 Colab 必不可少的一步。

用户可根据自己的操作系统版本下载 ngrok。

5. 获取授权并启动 ngrok

在官网注册账号并登录，获取 ngrok 的授权。在本地终端中输入以下命令，启动 ngrok：

./ngrok authtoken <your_authtoken>
./ngrok http 8888

其中，<your_authtoken> 是 ngrok 账号获取到的授权码。

6. 在本地打开 Jupyter Notebook

在终端中输入以下命令，启动本地的 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

7. 在 Colab 进行设置

在 Colab 中的“代码执行程序”（左侧面板）上进行以下设置：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

然后点击弹出的链接，登录 Google账号并授权，得到一个代码片段，将它复制到代码执行区中并运行。

运行完毕后，从“/content/drive/My Drive”路径下打开“ngrok.txt”文件，将该文件的地址复制到 Colab 上方的输入框中，点击“Connect”。

8. 开始使用

连接结束后，用户可以在 Colab 的代码执行区中输入以下命令：

!pip install -U torch

来检查是否已经成功地连接到本地运行时。

结语

通过以上步骤，用户可以轻松将 Google Colab 连接到本地运行时，提高训练速度，加速开发效率。