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Como usar o Google Colab para aprender python?

Como usar o Google Colab para aprender python?

O Google Colab ou Colaboratory é um serviço na nuvem, oferecido pelo Google, baseado no Jupyter Notebook e destinado ao treinamento e pesquisa em aprendizado de máquina. 

Essa plataforma permite treinar modelos de aprendizado de máquina diretamente na nuvem. Sem, portanto, precisar instalar nada em nosso computador, exceto um navegador. Legal, não é? 

Veja também os muitos benefícios de uma ferramenta em nuvem simples, gratuita e amigável para a ciência de dados: o Google Colaboratory. 

Esta ferramenta permite desenvolver aplicativos de aprendizado profundo em Python em um flash. Para começar, você só precisa de uma conta do Gmail.

O que é o Google Colaboratory e quais são os benefícios?

Google Colaboratory ou Colab, uma ferramenta simples e gratuita do Google para apresentar a você o Deep Learning ou colaborar com seus colegas em projetos de ciência de dados.

O Colab permite:

  • Melhorar suas habilidades de codificação na linguagem de programação Python.
  • Desenvolver aplicativos de aprendizado profundo usando bibliotecas Python populares, como Keras, TensorFlow, PyTorch e OpenCV.
  • Para usar um ambiente de desenvolvimento (Jupyter Notebook) que não requer nenhuma configuração.

Mas o recurso que diferencia o Colab de outros serviços é o acesso a um processador gráfico GPU, totalmente gratuito! Informações detalhadas sobre o serviço estão disponíveis na página de perguntas frequentes do Colab.

Como o nome sugere, o Google Colaboratory vem com o termo “colaboração”. Na verdade, o Colab usa os mesmos recursos de colaboração dos outros elementos do G Suite: planilha, slide, documentos, etc. Ele funciona nos servidores do Google e você não precisa instalar nada.

Como lidar com arquivos?

Abaixo preparamos um pequeno tutorial simplificado de como lidar com os arquivos, confira a seguir. 

  • Para importar arquivos do seu computador: 

files.upload retorna um dicionário dos arquivos que foram carregados.

A chave do dicionário é o nome do arquivo importado, o valor corresponde aos dados dos arquivos importados.

  • Para baixar arquivos para o seu computador

files.download solicita que seu navegador baixe um arquivo.

  • Use arquivos do google drive

from google.colab import drive

drive.mount('/content/gdrive')

Execute o comando acima e siga as instruções para conectar seu Google Drive ao seu noteboook.

  • Então você pode ver seus arquivos no google colab com:

!ls "/content/gdrive/My Drive/"

  • Para adicionar arquivos diretamente à sua unidade, você deve:

with open('/content/gdrive/My Drive/example.txt', 'w') as f:

f.write('Test fichier Google Drive!')

#on vérifie ensuite si le fichier est bien créé

!cat /content/gdrive/My\ Drive/example.txt

Treinar na GPU

Para mudar para o modo GPU, na barra de opções escolha “execução” depois “modifique o tipo de execução” e coloque a opção do acelerador de hardware no modo GPU.

Você será forçado a executar novamente todo o notebook. Desta vez, a execução do anterior demorará cerca de 4 minutos. Para este exemplo, o treinamento em uma GPU é 60 vezes mais rápido do que o treinamento convencional em uma CPU.

Treinar em TPU

Para constar, o TPU (Tensor Processing Unit) é um circuito integrado, desenvolvido pelo Google especificamente para acelerar sistemas de inteligência artificial ( wikipedia ). De repente, essa arquitetura é feita para otimizar os cálculos de treinamento de uma rede neural. Então, como você usa o “TPU” no Google Colab?

Apenas siga as instruções anteriores para ativação da GPU, mas escolha a TPU como acelerador de hardware.

O Google colab é uma ferramenta abrangente para treinar e testar rapidamente modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de restrições de hardware. A sua particularidade é que qualquer pessoa o pode utilizar (também grátis!)

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