Как указать путь к файлу в google colab

Обновлено: 21.11.2024

Google Colab или Colaboratory – это продукт, созданный в результате исследований Google. Colab позволяет пользователям писать и выполнять код Python, полезный для анализа данных или машинного обучения.

Google Colab размещается на Jupyter Notebook, поэтому к нему легко получить доступ для пользователей, уже знакомых с Jupyter. Google Colab является большим преимуществом перед Juptyer Notebook. Для его использования не требуется настройка или установка, а также предоставляется бесплатный доступ к вычислительным ресурсам, включая графический процессор и оперативную память.

Однако у него есть некоторые отличия, например загрузка файлов из Colab. Следуйте приведенному ниже руководству, чтобы точно узнать, как загружать файлы из Google Colab.

В приведенном ниже примере предполагается, что у вас есть фрейм данных, которому присвоено имя файла и тип. Чаще всего это делается через Pandas, например: result.to_csv(‘example_file.csv’)

Также предполагается, что вы подключили диск Google к интерфейсу Colab. Если у вас все это настроено, читайте наше руководство по импорту и загрузке файлов в Colab.

Как загрузить файл, созданный в рабочей области Google Colab?

Однако, чтобы загрузить файл для использования в библиотеке Colab, вам потребуется использовать браузер Google Chrome. Если вы используете Firefox, это не сработает.

После выполнения файл будет загружен прямо в ваши загрузки.

Как добавить файл на Google Диск из рабочей области Google Colab?

Еще одна функция, которую мы можем использовать, — это сохранение файла Google Colab на Google Диске, который затем можно использовать в другом скрипте или загрузить другим пользователям на общий диск.

После выполнения это действие загрузит файл в указанное вами место на Google Диске.

Мы любим Google Colab за простоту использования и за то, что он не нагружает наше собственное оборудование. Чтобы получить больше полезных советов и советов по Python, следите за нашим блогом и подписывайтесь на наш список рассылки.

Чтобы узнать больше о Python и о том, как он может помочь вашему цифровому маркетингу, посетите:

СВЯЗАННЫЕ БЛОГИ

Лучшие практики SEO в 2022 году

Google анонсирует домен .day и вот как он может выглядеть

Как использовать SEO для увеличения продаж на Рождество

Обновления поиска, сентябрь 2021 г.

СВЯЗАТЬСЯ

Узнайте больше о том, как мы можем повысить эффективность вашего поискового маркетинга. Заполните форму ниже или позвоните нам по телефону 01438 870220.

Honcho — британское агентство по маркетингу в поисковых системах, предлагающее услуги SEO, контекстной рекламы, платной социальной рекламы и контент-маркетинга. Специалисты по розничному и автомобильному цифровому маркетингу.

Colaboratory позволяет подключаться к локальной среде выполнения с помощью Jupyter. Это позволяет выполнять код на локальном оборудовании и иметь доступ к локальной файловой системе.

Соображения безопасности

Перед запуском убедитесь, что вы доверяете авторам любой записной книжки. При локальном подключении код, который вы выполняете, может читать, записывать и удалять файлы на вашем компьютере.

Подключение к серверу ноутбуков Jupyter, работающему на вашем локальном компьютере, может дать множество преимуществ. С этими преимуществами приходят серьезные потенциальные риски. Подключаясь к локальной среде выполнения, вы позволяете интерфейсу Colaboratory выполнять код в блокноте, используя локальные ресурсы на вашем компьютере. Это означает, что блокнот может:

Вызов произвольных команд (например, " rm -rf / ")
Доступ к локальной файловой системе
Запуск вредоносного контента на вашем компьютере

Прежде чем пытаться подключиться к локальной среде выполнения, убедитесь, что вы доверяете авторам записной книжки и понимаете, какой код выполняется. Дополнительные сведения о модели безопасности сервера ноутбуков Jupyter см. в документации Jupyter.

Инструкции по установке

Чтобы разрешить Colaboratory подключаться к локально работающему серверу Jupyter, вам необходимо выполнить следующие шаги.

Шаг 1. Установите Jupyter

Установите Jupyter на свой локальный компьютер.

Шаг 3. Запустите сервер и выполните аутентификацию

Новые серверы ноутбуков запускаются нормально, хотя вам потребуется установить флаг, чтобы явно доверять подключениям WebSocket из интерфейса Colaboratory.

После запуска сервера он распечатает сообщение с исходным внутренним URL-адресом, используемым для аутентификации. Сделайте копию этого URL-адреса, так как вам нужно будет указать его на следующем шаге.

Шаг 4. Подключитесь к локальной среде выполнения

В Colaboratory нажмите кнопку "Подключиться" и выберите "Подключиться к локальной среде выполнения". Введите URL-адрес из предыдущего шага в появившемся диалоговом окне и нажмите кнопку «Подключиться». После этого вы должны быть подключены к локальной среде выполнения.

Настройки браузера

Общий доступ

Если вы делитесь своей записной книжкой с другими, среда выполнения на вашем локальном компьютере не будет использоваться совместно. Когда другие открывают общий блокнот, они по умолчанию подключаются к стандартной облачной среде выполнения.

По умолчанию все выходные данные ячеек кода хранятся на Google Диске. Если ваше локальное подключение будет иметь доступ к конфиденциальным данным и вы хотите пропустить выходные данные ячейки кода, выберите Правка > Настройки блокнота > Пропустить вывод ячейки кода при сохранении этой записной книжки.

Удаление

Подключение к среде выполнения в экземпляре Google Compute Engine

Если сервер ноутбуков Jupyter, к которому вы хотите подключиться, работает на другом компьютере (например, на экземпляре Google Compute Engine), вы можете настроить переадресацию локального порта SSH, чтобы разрешить Colaboratory подключаться к нему.

Примечание. Google Cloud Platform предоставляет образы ВМ для глубокого обучения с предварительно настроенной поддержкой локальной серверной части Colaboratory. Следуйте инструкциям, чтобы настроить экземпляр Google Compute Engine с переадресацией локальных портов SSH. Если вы используете эти образы, сразу переходите к шагу 4. Подключитесь к локальной среде выполнения (используя порт 8888).

Сначала настройте сервер ноутбуков Jupyter, следуя приведенным выше инструкциям.

Во-вторых, установите SSH-подключение с локального компьютера к удаленному экземпляру (например, к экземпляру Google Compute Engine) и укажите флаг "-L". Например, чтобы перенаправить порт 8888 на вашем локальном компьютере на порт 8888 на вашем экземпляре Google Compute Engine, выполните следующее:

Наконец, установите соединение в Colaboratory, подключившись к переадресованному порту (следуйте тем же инструкциям в шаге 4: подключение к локальной среде выполнения).

Скажем, папка, содержащая файл, называется «x» на моем диске. Путь будет /content/drive/My\Drive/x/the_file. Путь в качестве параметра для функции будет /content/drive/My Drive/x/the_file, поэтому без обратной косой черты внутри My Drive я не могу найти никакого простого способа сделать это, кроме как ввести его вручную.

Как создать Google Colab на Python?

Откройте Google Colab. Нажмите «Новая записная книжка» и выберите записную книжку Python 2 или записную книжку Python 3. Откройте Google Диск. Создайте новую папку для проекта. Нажмите «Создать» > «Еще» > «Совместная работа».

Как запустить команду в Google Colab?

В разделе «Среда выполнения» есть различные параметры среды выполнения. Чтобы запустить текущую ячейку, нажмите SHIFT + ENTER. Команды Bash можно запускать, добавляя к команде префикс «!». Команды каталога !ls, !mkdir. Эта команда выводит папки /content и /drive (если он был смонтирован). Запустите следующий фрагмент, чтобы изменить текущую папку.

Как я могу получить доступ к моему Диску Google из Colab?

После подключения Диска вы получите сообщение «Смонтировано в /content/gdrive» и сможете просматривать содержимое своего Диска в панели проводника. Теперь вы можете взаимодействовать со своим Google Диском, как если бы это была папка в вашей среде Colab. Любые изменения в этой папке отразятся непосредственно на вашем Google Диске.

Скажем, папка, содержащая файл, называется «x» на моем диске. Путь будет /content/drive/My\\ Drive/x/the_file. Путь в качестве параметра для функции будет /content/drive/My Drive/x/the_file, поэтому без обратной косой черты внутри My Drive я не могу найти никакого простого способа сделать это, кроме как ввести его вручную.

Как добавить путь к pythonpath в Colab?

Например, если вы хотите добавить путь к текущему сеансу Python, чтобы механизм импорта Python находил модули, расположенные в этом каталоге, вы можете сделать следующее: Если вы хотите изменить саму переменную среды (что не повлияет на пути, используемые в вашем текущем сеансе Python), вы можете использовать магию %set_env:

Не у всех есть локальная машина с графическим процессором. К счастью, вы можете получить его бесплатно (вроде как).

В июне 2019 г. на сайте fast.ai был выпущен второй курс "Глубокое обучение с основ" ("Непрактичное глубокое обучение"). В этих новых уроках Джереми Ховард показывает, как создать библиотеку DeepLearning, которая позволяет достигать самых современных результатов.

Вы получите максимальную отдачу от этого курса, если будете не только смотреть уроки, но и сами программировать. Проблема в том, что вам нужно место, где вы можете хранить свои скрипты. В противном случае вам пришлось бы копировать и вставлять каждую строку кода, которую вы хотите повторно использовать, в каждую записную книжку, которая ее использует. Локальная машина с полным доступом к файловой системе была бы решением…

Ну, у меня нет машины с графическим процессором, который я мог бы использовать для этого. Я все еще очень очень хотел пройти этот курс. Так что я провел целый день и попытался заставить работать бесплатную установку, достаточно хорошо подходящую для моих целей.

Глубокое обучение: 7 этапов – обновление | Инвестор, ориентированный на данные

Автомобили с автоматическим управлением, Alexa, медицинская визуализация — гаджеты вокруг нас становятся суперумными с помощью глубокого обучения…

Хорошие новости: мне удалось! Оказывается, вы можете настроить GoogleColab+GoogleDrive таким образом, чтобы ваши сценарии были локальными и (почти) плавно использовались в среде colab. Вот как это сделать:

Отделение экспериментов по глубокому обучению (данных и скриптов) от повседневной основной учетной записи — хорошая идея. Так что просто создайте новую учетную запись, в конце концов, это бесплатно. Чтобы было еще удобнее, используйте адрес электронной почты основного аккаунта в качестве резервного для нового.

Вы можете войти в несколько учетных записей одновременно. Для этого откройте любую страницу, связанную с Google, например Gmail, поиск и т. д. В правом верхнем углу щелкните значок своего профиля. В нижней части открывшегося окна нажмите добавить аккаунт.

Любой сервис от Google теперь доступен для обоих аккаунтов. Следуя остальным инструкциям, убедитесь, что выбрана правильная учетная запись. Вы можете сделать это в том же меню:

Далее вы хотите настроить папку на своем Google Диске, в которой вы будете заниматься разработкой. Эта папка будет связующим звеном между вашей локальной разработкой и онлайн-блокнотом. Есть два способа сделать это. Удобнее всего использовать Windows-клиент от Google под названием BackupAndSync (Google дает мне только немецкую ссылку… Ищите сами).

Я не буду вдаваться в подробности настройки BackupAndSync. Посмотрите это руководство, если вам нужна помощь.

После настройки вы можете создать папку и управлять ее содержимым на локальном компьютере. Любые изменения будут автоматически синхронизированы с вашим GoogleDrive. Синхронизация может занять пару секунд, но у меня она работает почти мгновенно.

Если вы находитесь в среде, в которой BackupAndSync запрещена, например, из-за того, что вы находитесь за брандмауэром, есть другой способ. Однако этот гораздо менее удобен.

Откройте веб-интерфейс Диска и перейдите в папку разработки. Здесь вы увидите его содержимое. Теперь каждый раз, когда вы хотите синхронизировать файл, перетащите его в эту папку. Несколько советов по этому поводу см. в разделе по устранению неполадок.

Теперь у вас есть папка разработки, которая (полу)автоматически синхронизируется с вашим Диском. Но как его использовать в блокноте?

Сначала смонтируйте его. Это сделает ваш Диск доступным в блокноте.

Затем вы сообщаете своей среде Python, где найти ваши скрипты:

И все. Теперь вы можете вызвать что-то вроде

где предварительная обработка — это файл/модуль внутри fastai_course2.

(Необязательно) Фрагменты

Создать фрагмент

Это должно выглядеть так:

Зарегистрировать блокнот фрагментов

Зарегистрировав блокнот с фрагментами, его содержимое станет доступным для всех блокнотов в вашем аккаунте Google.

Скопируйте URL блокнотов фрагментов.
В меню любого блокнота выберите Инструменты -> Настройки.
Вставьте URL-адрес туда, где указано URL пользовательского фрагмента кода.

Использовать фрагмент

В любом блокноте теперь можно делать:

Откройте левую боковую панель, нажав стрелку в левом верхнем углу экрана.
Переключить вкладку на Фрагменты кода.
Выполните поиск своего фрагмента. Заголовок — это то, что вы ранее ввели в ячейку уценки.
Нажмите «Вставить». Фрагмент скопируется в ячейку блокнота.
Запустить ячейку.

Обычно это запускает процесс аутентификации. Это означает, что вы увидите что-то вроде этого:

Нажмите на ссылку, выберите соответствующую учетную запись Google и подтвердите. На странице появится код авторизации. Используйте значок справа, чтобы скопировать его в буфер обмена, затем вставьте его в текстовое поле в блокноте и нажмите клавишу ввода.

Синхронизация между вашим локальным компьютером и блокнотом Colab не будет идеальной. Особенно, если делать это через веб-интерфейс. Поэтому разумно свести к минимуму количество необходимых синхронизаций. Для меня этот рабочий процесс работает хорошо:

Создайте новый блокнот. Включите GPU в меню: Правка->Настройки ноутбука -> Аппаратный ускоритель -> GPU
Смонтируйте папку разработки с помощью фрагмента кода.
Разработка/тестирование/рефакторинг. Убедитесь, что ваш код работает должным образом.
Скопируйте весь код, который вы хотите повторно использовать, в файлы в вашей локальной папке. Я настроил своего рода структуру проекта, в которой я помещаю все методы и классы в соответствующие файлы (например, callbacks.py для всех ваших обратных вызовов). Если вам нужно создать новые папки/файлы, сделайте это.
Синхронизировать. Либо автоматически, либо через веб-интерфейс. См. советы по устранению неполадок.
Теперь вы можете использовать свои файлы в любой записной книжке, в которой запущен фрагмент монтирования.

Не всегда все идет гладко. До сих пор я мог решить любые проблемы. Вот вещи, с которыми я столкнулся до сих пор:

Существующие файлы не обновляются при синхронизации, вместо этого создается копия (имя файла(1).py). Чтобы справиться с этим, удалите обе версии файла и загрузите его повторно. Тогда взгляните на пункт ниже.
Веб-интерфейс не понимает, что я хочу обновить файл, а не создать новый (с тем же именем, что и приводит к описанной выше проблеме). Я обнаружил, что загрузка отдельных файлов и размещение их точно на их онлайн-аналоге исправляет это. Кроме того, при синхронизации большого количества файлов удалите онлайн-версии перед загрузкой новых. Вы можете просто стереть всю папку dev и повторно загрузить свою локальную (если она не слишком велика)
Я синхронизировал свои файлы, но Python по-прежнему использует старую версию. Когда вы обновляете исходный файл, Python не перезагружает его автоматически. У вас должно быть активно расширение autoreload (фрагмент монтирования сделает это за вас), а затем повторно запустите оператор импорта для измененных файлов.
Я синхронизировал свои файлы, но colab по-прежнему использует старую версию. Если описанное выше не решит вашу проблему, вы можете попробовать снова запустить фрагмент кода. Иногда это решает проблему. Если нет, возможно, colab действительно все еще использует старую версию файла. В этом случае вам нужно зайти в меню: Runtime->Reset all runtimes. Теперь вам нужно снова запустить скрипт сверху вниз, включая ячейку монтируемого фрагмента.
Мои сценарии работают на моем локальном компьютере, но не работают в colab. У этого может быть много причин, большинство из которых относятся к общим вещам Python. Я не могу перечислить их все, но есть один общий: Colab запускает какой-то дистрибутив Linux. Когда вы используете пути, возможно, вы сделали это таким образом, который работает только на вашем локальном компьютере с Windows. Python предлагает все инструменты для написания вашей программы, независимой от ОС. Например, чтобы решить проблему с путями, вместо ручного добавления путей используйте os.path.join. Таким образом, ..\..\data становится os.path.join(‘..’, ‘..’, ‘data).

Сложнее ли все это настроить и использовать, чем иметь локальный компьютер, на котором можно запускать ваш код? Абсолютно. Можете ли вы по-прежнему использовать его для разработки или прохождения курса fastai2019, часть 2? Абсолютно. Используя приведенный выше рабочий процесс, я почти полностью прошел курс и уже МНОГОЕ узнал.

Если у вас возникли проблемы с тем, чтобы заставить это работать, дайте мне знать, я посмотрю, что я могу сделать.

Читайте также: