原文：
www.kdnuggets.com/2020/03/5-google-colaboratory-tips.html
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作为一个用于学习和实践的计算平台，特别是用于机器学习和数据科学，Google Colab 几乎无与伦比。无需设置、易于使用、稳定的笔记本环境——与从多个设备无缝访问云端的功能相结合——在许多非关键情况下，这种速度、可靠性和可配置性的适度降低是值得的。对我来说，笔记本、工作站和 Chromebook 之间无忧的便携共享访问对于学习和测试至关重要，Colab 在这方面做得非常好，且极为简便。
我们之前介绍了以下 Google Colab 小贴士与技巧：
3 个重要的 Google Colaboratory 小贴士与技巧
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使用免费 GPU 运行时
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安装库
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上传和使用数据文件
3 个更多的 Google Colab 环境管理小贴士
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下载文件到本地计算机
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访问你的 Google Drive 文件系统
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使用存储在 Google Drive 中的自定义库和模块
现在，这里有 5 个额外的技巧和窍门，帮助你充分利用 Colab 冒险。
你已经知道可以免费使用 Colab 的 GPU 运行时。但是你知道还可以使用 张量处理单元 (TPU) 吗？
什么是 TPU？
云 TPU 是定制设计的机器学习 ASIC，支持 Google 产品，如 Translate、Photos、Search、Assistant 和 Gmail。
在处理单元的层级中，从低到高，依次是 CPU → GPU → TPU。这些由 Google 设计的 ASIC 仅用于一个目的，即一个目的：
云 TPU 资源加速线性代数计算的性能，这在机器学习应用中被广泛使用。TPU 最小化训练大型复杂神经网络模型时的时间与准确性。以前在其他硬件平台上需要几周时间训练的模型，现在在 TPU 上可以在几小时内收敛。
要测试 TPU，并查看它们如何影响你的张量处理代码的执行速度，请选择 Runtime → Change Runtime Type，然后从 Accelerator type 下拉菜单中选择 TPU。你需要重新启动笔记本的运行时环境，但选择即时提示中的 "Yes" 将会为你完成这项操作。
你可以使用内联代码来上传文件到和从本地驱动器下载文件到 Colab。然而，Colab 编辑器左侧的文件浏览器 GUI 也可以通过点击完成相同操作。你还可以使用这个菜单来挂载你的 Google Drive，以便无缝访问其中的所有文件。
下面的图片展示了点击位置以启用菜单的可见性，上传和挂载驱动器的选项都可以在其中看到。
如果你想在 Colab 内打开现有的 Colab 笔记本，说明无需解释。但如果你想打开一个存储在你电脑上或互联网上其他地方的 Jupyter 笔记本呢？实际上，这也很简单。
点击文件 → 打开笔记本，将打开与启动 Colab 时相同的笔记本选择窗口。然而，如果你通常不太注意顶部的功能区，你可能会错过从 GitHub repo 打开笔记本或从本地驱动器上传的选项。以下是GitHub 标签的样子：
填入 repo 和路径（或使用搜索功能），然后就可以开始了。上传 标签更容易使用：只需点击即可。
你是否有数据文件、训练参数权重、自定义库或其他文件要使用，但不想手动上传到 Colab？你是否更愿意在本地处理这些文件？
Google Drive 同步可以在这里派上用场。每个操作系统的过程不同，但基本的想法是设置你的 Google Drive 账户和本地计算机之间的同步，选择你要与 Google Drive 同步的本地文件夹，然后直接在这些文件夹中工作，文件更改后会立即同步到 Google Drive。
对于 Chrome OS，这种设置和配置尤其简单，特别是对于那些至少在该环境中工作的我们。
这是一个通过Rohit Midha提供的实用技巧。这不仅仅是一个 Colab 或机器学习或数据科学的提示，但对我们来说仍然很有用。
如果你在 Colab 上运行了一个长时间的训练任务，为什么要费心监控它呢，当你可以在训练完成后直接给自己发送一封邮件？这段代码再次感谢 Rohit Midha，可以放在你的训练循环之后，训练完成后会向你发送一条消息。你可能会设想一些更有创意的方式来配置失败任务、完成任务等类型的邮件，或者在机器学习管道的不同点设置检查点邮件。
这段代码片段使用了 smtplib 库，该库默认包含在你的 Colab 环境中。只需填写电子邮件地址和密码（例如，两个都使用相同的，以便发送邮件给自己），以及消息内容，就可以开始使用了。
py` import smtplib server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) server.starttls() server.login("[email protected]", "your_password_here") msg = "your message to email goes here" server.sendmail("[email protected]", "[email protected]", msg) server.quit() ```py ````
还有 5 个额外的 Google Colab 提示和技巧。下一次我们将深入探讨如何有效使用 Google Colab 中的代码片段，以及它们如何自动化环境设置和配置，并简化其他常见和重复的代码任务。
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