不需要進行任何設置就可以使用，完全在云端運行，免費，這重要的是配置很強，可以滿足大家平時的使用。對于缺乏好機器，天天鼓搗大數據，神經網絡的，這絕對是一個大的福利。下面就來聊聊Colaboratory的基本用法和亮點。

1)準備階段

Colaboratory是一款谷歌服務，這里我推薦使用chrome瀏覽器+谷歌訪問助手，這樣在訪問谷歌相關網站的時候就非常的方便。另外，Colaboratory的正常使用需要依托谷歌賬號，如果沒有的話建議注冊一個。

以上工作都完成后，就可以登陸Colaboratory網站來體驗一番了，下面這幅圖就是Colaboratory(以下簡稱colab) 的介紹頁面。

油管上有一個3分鐘對它的介紹，感興趣的可以去看看

2)基本用法

用過jupyter notebook的朋友應該對這個界面非常的熟悉，事實上colab的操作與普通的notebook相似度非常高，下面我們就新建一個Python3的notebook(下圖)，簡單地演示一下它的基本用法。

在下圖中的代碼框中輸入Python代碼，點擊左側的按鈕執行程序，就會在下方輸出打印結果，由于程序第一次運行之前colab會自動連接云端服務器，所以速度可能會有點慢。

值得一提的是，上面這個代碼框可不是只能執行Python代碼，你還可以把它當作ubuntu的終端來使用，只不過要在所有需要執行的指令之前加一個“!”號。我們如果想查看當前的云端服務器中自帶了哪些Python庫的話，可以執行“pip list”指令，結果如下:

通過測試我們可以知道colab上基本安裝了我們使用比較多的庫，不需要我們再去安裝了，這是不是很方便。

如果我們需要安裝Python庫，可以直接輸入“pip install 庫名”

更重要的是colab還帶有代碼出錯查找，在Stack Overflow上搜索錯誤原因，是不是很棒！

1).常用配置

一是"工具"中的偏好設置(下圖)，在這里可以設置主題背景（共分light和dark兩種）、縮進寬度等風格，有趣的是colab還自帶coding特效，如果威力等級一欄選擇了“many power”，那么在寫代碼的過程中就會產生非常炫酷的效果。

二是“修改”中的筆記本設置，這里可以設置運行時的python版本和硬件加速器。說到這里不得不佩服谷歌，居然提供了GPU和CPU兩種加速模式，只要在選項中進行設置，就可以免費獲取額外的算力，這下通過在線編輯器使用TensorFlow就非常合適了，事實也是如此，吳恩達最新的TensorFlow課程代碼就是在colab上編譯運行的。

除此之外，colab還允許通過共享的方式邀請他人共同討論、完善代碼;如果你不想將代碼放到云端服務器中運行， 還可以連接本地的開發環境運行程序。也可以將colab與github相關聯，把notebook中的代碼備份到GitHub中...關于這些內容，本文不進行詳細說明，有興趣的小伙伴可以自行嘗試。

云計算

讓我們擺脫了裝備的限制，不管什么設備，只要能連上 谷歌的網絡服務，就可以使用云端的服務器，處理云端的數據集；同時，對于工作地點不固定的人來說，也省去了反復配置環境和拷貝文件的麻煩。

然而，colab給自己的定位卻是旨在幫助傳播機器學習培訓和研究成果，所以Colab還關聯了一個非常優秀的機器學習學習平臺。

點擊上圖中的“完整課程網站”鏈接進入教學網站，這里不僅有非常完善的學習資料，還可以根據每個人的基礎制定不同的學習計劃，更難得的是，無論視頻、語音還是文字資料都可以選擇中文模式。

關于Colaboratory簡單介紹到這里，最強爆款編輯器，沒有之一，大家快去看看，學習一下吧

本文名稱：Colaborator,最強Python爆款編輯器，沒有之一
文章網址：http://m.newbst.com/news9/103359.html

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