소개

집에서는 Anaconda로 환경을 구축하고 통합 개발 환경(IDE)은 'Spyder'를 사용하고 있지만, 목적지에서도 하고 싶어졌기 때문에 Google Colaboratory를 사용하기로 했습니다.

환경 구축에 있어서는, 이하를 참고로 했습니다.
- Google 공동 작업 개요 및 사용 절차 (TensorFlow 및 GPU를 사용할 수 있음)
- Google Colab에서 알아야 할 사용법 – Google Colaboratory의 장점과 단점

인증 및 디렉토리 이동

Google 드라이브에서 공동 작업 파일을 만들고 공동 작업을 시작합니다.

노트북에서 다음 코드를 입력하여 실행합니다.

공동체:test.ipynb

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

인증용 URL과 Enter your authorization code:가 표시됩니다.
인증용 URL을 선택하고 인증을 진행하면 코드가 표시되므로 Enter your authorization code: 에 복사합니다.Mounted at /content/drive 라고 표시되면 OK입니다.
3. 다음 코드를 입력하여 작업 디렉토리로 이동합니다. 내 드라이브 아래에 "Colaboratory"라는 폴더를 만들고 있다고 가정합니다.

공동체:test.ipynb

import os
os.chdir('/content/drive/My Drive/Colaboratory/')

확인으로 다음을 수행합니다. Colaboratory 아래에 있는 파일 목록이 표시되면 OK입니다.

공동체:test.ipynb

!ls- la
#「!」を先頭につけることで、Linuxのコマンドが使用できます。

파이썬 파일 실행

Python 파일을 만들고 "Colaboratory"폴더에 저장합니다.
이번에는 TensorFlow의 테스트도 겸하고 다음과 같이 합니다.

Test.py

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

노트북에서 파일 이름을 지정하여 가져옵니다. 그뿐입니다.

공동체:test.ipynb

import Test

다음과 같이 실행 결과가 표시됩니다.

Colaboratory:test.ipynb:출력

b'Hello, TensorFlow!'

조심해야 할 점

사례 1

'Test.py'를 로컬에서 다음과 같이 다시 작성하여 Google 드라이브의 파일을 덮어씁니다.

변경 후: Test.py

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!!!!!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

출력이 b'Hello, TensorFlow!!!!!! 와 같이 바뀌어야 한다! 라고 생각하거나 실행해도 아무것도 표시되지 않습니다.

사례 2

수업을 했다면

Test3.py

class Test:
    def test():
        print('Hello, Python!')

공동체:test.ipynb

from Test3 import Test
Test.test()

Colaboratory:test.ipynb:출력

Hello, Python!

이 파이썬 파일을 다음과 같이 수정하여 Google 드라이브의 파일을 덮어쓰고 실행합니다.

변경 후: Test3.py

class Test:
    def test():
        print('Hello, Python!!!')

Colaboratory:test.ipynb:출력

Hello, Python!

출력 내용이 변경되지 않습니다. . .
이 때문에 1 주일 정도 걸렸습니다

아무래도, 일단 import 하면, Colaboratory 에서 캐쉬와 같이 기억하고 있는 것처럼 정상적으로 동작하지 않는 일이 있을 것 같습니다.
이번에는 로컬에서 편집하여 GoogleDrive에 복사했지만 GoogleDrive에서 직접 Anyfile NotePad 등을 사용하여 편집한 경우도 마찬가지였습니다.

대책

아래에서 해결했습니다.
- 노트북 툴바의 [런타임] - [런타임 재시작]
둘 다 디렉토리를 다시 이동해야합니다.

추가

읽기 측에서 reload()를 하는 것으로 해결할 수 있었습니다.

공동체:test.ipynb

import Test
import imp
imp.reload(Test)

요약

Google Colaboratory 매우 유용하지만 노트북 외부에서 파일을 수정했다면 런타임을 다시 시작하십시오! 라는 것을 습관 짓는 것이 좋을 것 같습니다.

Google Colaboratory GPU를 사용할 때 얼마나 빨랐는지 다음 번에! ! !