무료 Python 실행 환경 Google Colaboratory 메모
Google Colaboratory란 무엇입니까?
Google 클라우드에서 실행되는 Jupyter 노트북 환경.
htps : // 코 b. 레세아 rch. 오, ぇ. 코 m / 노보보 ks / ぇ l 코메. 이 pyn b
무료로 이용 가능, 환경 구축 불필요하므로, Python의 공부 등에 편리합니다.
또, GPU나 TPU의 이용도 가능해 기계 학습의 실행 시간도 삭감할 수 있습니다.
이용 제한
무료로 사용할 수 있지만 연속 사용 시간에는 12시간 제한이 있습니다.
12시간이 지나면 가상 머신이 끊어지기 때문에 머신러닝에서 장시간 이용하는 경우에는 주의가 필요합니다.
또한 유휴 시간 초과 시간을 방치하면 가상 컴퓨터가 분리됩니다.
※아이돌 타임 아웃의 시간은 FAQ에 기재되어 있지 않습니다만, 현재는 90분과 같습니다
htps : // Resea rch. 오, ぇ. 코 m / 코보라와 ry / 후 q. HTML
메모
이하, 이용 메모.
GPU/TPU 이용
런타임 > 런타임 유형을 변경에서 선택.
Google 드라이브 마운트
사이드 메뉴의 "드라이브 마운트"를 선택하면 마운트하기위한 코드가 자동으로 생성되므로 실행.
TensorFlow 버전 변경
현재 디폴트는 1.x계. 다음을 실행하면 2.x계로 변경할 수 있다.
%tensorflow_version 2.x
※시험할 때는 TensorFlow의 튜토리얼( htps //w w. 천식 rfぉw. 오 rg / 트리어 ls )의 각 페이지에 있는 「Run in Google Colab」를 열면, 2.x계로 변경해 움직이는 코드로 기재되어 있습니다.
이상
Reference
이 문제에 관하여(무료 Python 실행 환경 Google Colaboratory 메모), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/cs-okuyama/items/f9f5ea4f4efcd6a16d4d
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
무료로 사용할 수 있지만 연속 사용 시간에는 12시간 제한이 있습니다.
12시간이 지나면 가상 머신이 끊어지기 때문에 머신러닝에서 장시간 이용하는 경우에는 주의가 필요합니다.
또한 유휴 시간 초과 시간을 방치하면 가상 컴퓨터가 분리됩니다.
※아이돌 타임 아웃의 시간은 FAQ에 기재되어 있지 않습니다만, 현재는 90분과 같습니다
htps : // Resea rch. 오, ぇ. 코 m / 코보라와 ry / 후 q. HTML
메모
이하, 이용 메모.
GPU/TPU 이용
런타임 > 런타임 유형을 변경에서 선택.
Google 드라이브 마운트
사이드 메뉴의 "드라이브 마운트"를 선택하면 마운트하기위한 코드가 자동으로 생성되므로 실행.
TensorFlow 버전 변경
현재 디폴트는 1.x계. 다음을 실행하면 2.x계로 변경할 수 있다.
%tensorflow_version 2.x
※시험할 때는 TensorFlow의 튜토리얼( htps //w w. 천식 rfぉw. 오 rg / 트리어 ls )의 각 페이지에 있는 「Run in Google Colab」를 열면, 2.x계로 변경해 움직이는 코드로 기재되어 있습니다.
이상
Reference
이 문제에 관하여(무료 Python 실행 환경 Google Colaboratory 메모), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/cs-okuyama/items/f9f5ea4f4efcd6a16d4d
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
%tensorflow_version 2.x
Reference
이 문제에 관하여(무료 Python 실행 환경 Google Colaboratory 메모), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/cs-okuyama/items/f9f5ea4f4efcd6a16d4d텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념 (Collection and Share based on the CC Protocol.)