1. 参考链接
- 🍀这个链接真的超详细！👉利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验（colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN）
- 🍀使用自己数据集在google colab上进行yolov5模型训练
- Google colab 安装旧版本pytorch1.6
- colab 上挂载云盘，切换到指定目录
- Colab使用教程（我觉得这篇文章写得很小清新）
❀❀❀❀❀
关于mmdetection在Colab上的配置，可参考以下🔗：
- 🍀官方教程已经写得很清楚啦mmdetection-Object Detection
- 链接1
- 链接2
2. 有用的命令
- 挂载云盘 + cd进入到项目目录
# 挂载到云盘
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive")
# 进入项目（注意必须是单引号），并切换进mmdetection-2.24.1目录，开始运行代码
import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/mmdetection_work/')
%cd /content/drive/MyDrive/mmdetection_work/mmdetection-2.24.1
- 返回上一级：
!cd …（但是好像有时候用%才有用呀，要切换到某目录下，就写成%cd 路径） - 删除某个文件或者文件夹：
!rm -rf <文件or文件夹> - 查看当前目录：
!pwd - 查看当前目录里的所有文件和文件夹：
!ls - 解压zip格式的压缩文件（text.zip为目标文件）：
!unzip text.zip - 解压tar格式的压缩文件（CUB_200_2011.tgz为目标文件）：
!tar -xf CUB_200_2011.tgz - 显示GPU信息：
!nvidia-smi - 显示当前Cuda信息：
!nvcc -V - 显示当前Torch版本：
import torch
print(torch.__version__)
3. 过程-参考第一个链接！
3.1 打开colab，连接云端虚拟机
(1) 进入谷歌云端硬盘 google drive 后，新建一个文件夹取名为mmdetection_work（专用于colab进行mmdetection训练）
(2) 进入到mmdetection_work文件夹（此时为空），右键，在更多中找到colaboratory（如图）
(3) 跳转来到Colab界面，如下图所示，相当于Jupyter，以文档的形式展现，可以运行和共享代码（点击上面的文件名Untitled0.ipynb可直接改名，我重命名为“）
注意左边那个橘色的文件夹部分，当成功连接到可执行文件时，就会显示自己挂载的云盘以及相应文件夹。
等待后，显示这样就是连接成功
(4) 点击连接，连接谷歌colab为你提供的虚拟机
(5) 更改虚拟机设置，使用GPU，准备开始白嫖
点击左上角修改-笔记本设置-硬件加速改为GPU
运行命令!nvidia-smi可查看分配的GPU信息
3.2 配置实验资源（code+dataset）
(1) 运行以下代码装载谷歌云端硬盘到虚拟机
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
(2) cd进入到mmdetection文件夹下，然后克隆github项目到虚拟机sample_data文件夹（一般情况下放在此文件夹，别处也可以）
首先找到github代码的HHTPS地址，如YOLOv5的：
然后在colab中输入克隆命令：
# install dependencies: (use cu111 because colab has CUDA 11.1)
!pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# install mmcv-full thus we could use CUDA operators
!pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html
# Install mmdetection
!rm -rf mmdetection
!git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
%cd mmdetection
!pip install -e .
（剩下的操作还是看原链接吧，因为我还不大看得懂┭┮﹏┭┮：👉利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验（colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN）还有官方文档mmdetection-Object Detection）
4. 使用colab的注意事项
- colab的GPU使用是完全免费的，随便用，乱用，使劲用，加油一起薅谷歌的羊毛。
- 执行命令行前面加
! - 自带深度学习基础库及库的安装：
- Colab 自带了Pytorch， Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Pandas 等深度学习基础库。
- 如果还需要其他依赖，如 Keras，可以新建代码块，利用
pip安装
- 连续使用超过12小时会被限制，使用时中途保存模型文件
- 如果虚拟机长时间未检测到你有什么指令和动作，会自动切断连接，一切就得重新来（可查看本文的《4.断连问题解决方法》）
- 不要心动去充钱升级权限，国内也有很多优秀的云服务（例如AutoDL）
5. 断连问题解决方法
使用 F12 或者是 Ctrl + Shift + I 键就可以打开，然后选择 Console，键入以下代码 + Enter即可。
function ClickConnect(){
console.log("Working");
document.querySelector("colab-toolbar-button#connect").click()
}
setInterval(ClickConnect,60000)
文章出处登录后可见！
