こんにちは、群馬事業所の青森（仮名）です。
Google Colaboratoryとは？
教育や研究機関への機械学習の普及を目的としたGoogleの研究プロジェクトの一つでGoogleが無料で提供しているクラウド実行型のJupyter notebook環境です。
Google Colaboratoryの特徴
- 環境構築が不要
- 共有が簡単
- GPUを含めて無料で利用が可能
環境で使用するGPUは「Tesla K80 GPU」
しかも、そのモデルは2018年8月現在の市場価格が70万円であるNvidia社のTesla K80です。
Google Colaboratoryへ接続
早速実際に接続してみます。
googleアカウントへログインし、下記のURLをクリック
または、ブラウザにコピー＆ペーストしてください。
Colaboratory へようこそ – Colaboratory (google.com)
Google Colaboratoryをより活用する
- GoogleドライブをColabにマウントする
Googleドライブに保存されているファイルを活用できる
- ColabをGitHubにリンク
ColabノートブックをGitHubリポジトリに保存する事ができる
- データフレームを操作可能なテーブルとして表示
動的にフィルタリング、並べ替え、探索することができる
順番に解説していきます。
GoogleドライブをColabにマウントする
上記を実行することで、
Google Driveをノートブックのファイルエクスプローラーにマウントでき、
ファイルを恒久的に残したり、Google Drive上のファイルを利用するのに使えます。
注意点としては、OAuth認証になるので自分のGoogle Drive以下しか見れないことです。
コード記載例
# マウントコマンド
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/gdrive’)
# 画像表示
%matplotlib inline
�import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
＃下記ディレクトリに画像格納後、実行�img = mpimg.imread(‘/content/gdrive/MyDrive/Colab Notebooks/XXXXX.png’)
imgplot = plt.imshow(img)
①マウントした結果
②未マウント状態
ColabをGitHubにリンク
GitHub上のノートブックをGoogle Colabにインポートでき、直接編集できます。
また、ColabノートブックをGitHubリポジトリに保存する事もできます。
データフレームを操作可能なテーブルとして表示
pandasの拡張機能有効と無効
pandasの拡張機能有効化
%load_ext google.colab.data_table
上記で拡張機能有効
pandasの拡張機能無効化
%unload_ext google.colab.data_table
上記で拡張機能無効
コード記載例
import pandas as pd
#既存のサンプルファイルが利用できるので活用
df = pd.read_csv(‘/content/sample_data/california_housing_test.csv’)
df
#pandasの拡張機能有効
%load_ext google.colab.data_table
#pandasの拡張機能無効
%unload_ext google.colab.data_table
最後まで読んでいただきありがとうございます。
参考までに私が調べたwebサイトを掲載しておきます。
参考URL
GoogleColaboratoryとは？４つのメリット・デメリット
【Python】Google Colaboratoryの使い方とメリットを徹底解説！
Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ
Google Colaboratoryで試せる面白い機械学習プロジェクト6選
Google Colaboratoryのメリットと使い方！GPU環境でPython回すならこれだ！
参考動画
【Google Colaboratoryの衝撃！】無料GPU(時価70万円)・TPUでAI体験可能！Google Colabの特徴
Google Colaboratoryの無料GPU環境を使ってみた
Google ColaboratoryにはGPUガチャがあるよという話
Pythonで作ったツールを配布・共有するなら「Google Colaboratory」を使うべきか
コメント