1.9　Google Colab——CPU、GPU和TPU

Google提供了一个真正直观的工具，用于训练神经网络和免费使用TensorFlow（包括2.x）。你可以在https://colab.research.google.com/上找到免费访问的Colab，如果你熟悉Jupyter notebook，则可在此处找到非常熟悉的基于Web的开发环境。Colab是Colabora-tory的缩写，它是一个Google研究项目，旨在帮助传播普及机器学习领域的教育和研究。

让我们看看它如何工作，notebook示例如图1-32所示。

图1-32　Colab上notebook示例

通过访问Colab，你可以查看以往生成的notebook列表，也可以创建一个新notebook。它支持不同版本的Python。

当创建新notebook时，还可以选择是否要在CPU、GPU或Google的TPU上运行它，如图1-33所示（详见第16章）。

图1-33　第一步——选择期望的硬件加速器（None、GPU或者TPU）

通过访问Edit菜单下的Notebook Settings选项（如图1-34所示），可选择所需的硬件加速器（None、GPU、TPU）。Google会免费分配资源，尽管这些资源可能在任意时刻被撤回（比如负载过高）。根据我的经验，这是非常罕见的事件，你几乎随时可以访问Colab。

图1-34　第二步——选择期望的硬件加速器（None、GPU或者TPU）

下一步是将代码（见图1-35）写入合适的Colab notebook中，然后执行代码，体验愉快的深度学习之旅。图1-35展示了一个在Google notebook上的代码示例。

图1-35　notebook上的代码示例