最近公司需要做深度学习，无奈自己笔记本是什么m2000m，2g显存，查了下，和gtx970差不多水准，这显卡，拿来跑稍微大一点的模型都会爆显存
经过一番查询，发现谷歌提供免费的gpu供深度学习使用，免费用户最长12小时连续运行，超过就会回收
进过一番操作，进入了谷歌的colab，首先看下配置信息，给配了 tesla k80，11g的显存
Tue Nov 16 08:23:37 2021
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| NVIDIA-SMI 495.44 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 |
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla K80 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 71C P8 35W / 149W | 0MiB / 11441MiB | 0% Default |
| | | N/A |
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+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
系统是ubuntu 18.04，内存12.69g 硬盘78g，这配置可以说非常豪华，而且还是免费的，这里给谷歌点个赞
colab使用的是python的Jupyter Notebook，使用起来非常好上手，然后可以使用!+shell指令执行命令，而且直接是root权限
（这里批评下华为的modelarts 里面的codelab，执行个shell命令还要问我root密码，我去哪里找root密码）
colab数据都是暂存，一旦清理，数据都没了，所以需要将数据保存到谷歌云盘，谷歌免费提供了15g的空间，这点够跑跑模型验证了
点击如下按钮即可装载谷歌云盘，而且后续开通新的虚拟机也会自动装载，非常方便，装载好后文件传输就方便了
进过检测，系统安装的cuda版本是11.0， cudnn版本是8.0.5， 我这次需要安装tensorflow2.6+，按照对照表，需要cuda版本11.2+cudnn版本8.1.0
所以需要升级cuda版本和cudnn版本，升级cuda版本很简单，执行如下2个命令即可，这里对应系统ubuntu18.04，其他版本对照nvidia官网
!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run !sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run --toolkit --silent --override
升级cudnn就比较麻烦了，因为下载cudnn需要注册，自行注册后下载cudnn对应的文件，然后上传到谷歌云盘
然后执行如下命令即可升级cudnn（路径自行修改）
!sudo dpkg -i "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/cudnn8.1.0/libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb" !sudo dpkg -i "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/cudnn8.1.0/libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb" !sudo dpkg -i "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/cudnn8.1.0/libcudnn8-samples_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb"
至此，cudnn和cuda都安装好了，接下去安装tensorflow就能跑起来了
!cp "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/test/train.py" /content/ !cp "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/test/test.npz" /content/ !python train.py
总结来说，谷歌的colab其实就是一台ubuntu18.04的服务器，给你root权限，你可以做你想做的任何事情
相对比其他平台来说，就没那么大自由度了，百度的ai studio，只能用paddle框架，华为的codelab，没有root权限，各种不支持
目前已经用colab跑通了模型验证，现在就是正在增加数据跑训练，提升识别率
PS，经过实际测试，可以完全将数据放到谷歌云盘中运行，这样数据都在，不会因为colab回收导致数据丢失，无法进行长时间训练