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個人データをGoogle Colaboratoryノートブックにインポートする一般的な方法は何ですか？非公開のGoogleシートをインポートすることはできますか？システムファイルから読み取ることはできません。入門ドキュメントはBigQueryの使用に関するガイドにリンクしていますが、それは少し...

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Q：Google Colabがタイムアウト時に切断されないようにプログラムで防ぐ方法はありますか？ 次に、ノートブックが自動的に切断される条件について説明します。 Google Colabノートブックのアイドルタイムアウトは90分、絶対タイムアウトは12時間です。つまり、ユーザーがGoogle Colabノートブックを90分以上操作しなかった場合、そのインスタンスは自動的に終了します。また、Colabインスタンスの最大有効期間は12時間です。 当然のことながら、インスタンスを常に手動で操作しなくても、インスタンスから最大値を自動的に絞り出します。ここでは、一般的に見られるシステム要件を想定します。 Ubuntu 18 LTS / Windows 10 / Macオペレーティングシステム Linuxベースのシステムの場合、Gnome3やUnityなどの一般的なDEを使用します FirefoxまたはChromiumブラウザ このような動作は GoogleColabの利用規約に違反していないことをここで指摘する必要がありますが、FAQによると推奨されていません（つまり、本当に必要ない場合は、道徳的にすべてのGPUを使い切ることはできません。 ）。 私の現在の解決策は非常に馬鹿げています： まず、スクリーンセーバーをオフにして、画面が常にオンになるようにします。 私はArduinoボードを持っているので、それをゴム製のアヒルのUSBに変えて、睡眠中の基本的なユーザーインタラクションをエミュレートします（他のユースケースで手元にあるからです）。 より良い方法はありますか？

136 python  linux  jupyter-notebook  google-colaboratory  colab 

問題は簡単です/projects/my_project/my_data*。たとえば、gDriveにデータがあります 。 また、gColabにはシンプルなノートブックがあります。 だから、私は次のようなことをしたいと思います： for file in glob.glob("/projects/my_project/my_data*"): do_something(file) 残念ながら、すべての例（この例-https://colab.research.google.com/notebook#fileId=/v2/external/notebooks/io.ipynbなど）では、主に必要なすべてのデータのみをノートブックにロードすることをお勧めしています。 しかし、大量のデータがある場合は、かなり複雑になる可能性があります。この問題を解決する機会はありますか？ 手伝ってくれてありがとう！

113 python  google-colaboratory 

更新：この質問は、Google Colabの「ノートブック設定：ハードウェアアクセラレータ：GPU」に関連しています。この質問は、「TPU」オプションが追加される前に書かれました。 Google Colaboratoryが無料のTesla K80 GPUを提供していることについての興奮する発表を何度も読んで、私はそれについてfast.aiのレッスンを実行しようとしました。その理由を調べ始めました。 結論としては、「無料のTesla K80」は「無料」ではないということです。一部の場合、「無料」である場合もあります。 カナダ西海岸のGoogle Colabに接続しましたが、24GB GPU RAMであるはずの0.5GBしか取得できません。他のユーザーは11GBのGPU RAMにアクセスできます。 明らかに0.5GB GPU RAMはほとんどのML / DL作業には不十分です。 何が得られるかわからない場合は、ここで一緒に削った小さなデバッグ関数を示します（ノートブックのGPU設定でのみ機能します）。 # memory footprint support libraries/code !ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi !pip install gputil !pip install psutil !pip install humanize import psutil import humanize import os import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() …

110 python  machine-learning  gpu  ram  google-colaboratory 

プロジェクトには、たとえば2つの異なるパッケージがあります。setup.pyを使用してこれら2つのパッケージをGoogleのColabにインストールし、パッケージをインポートするにはどうすればよいですか？

94 python  pip  jupyter-notebook  google-colaboratory  setup.py 

私が使用していますタロスとGoogleのコラボTPUをのハイパーパラメータのチューニングを実行するためにKerasのモデルを。Tensorflow 1.15.0とKeras 2.2.4-tfを使用していることに注意してください。 import os import tensorflow as tf import talos as ta from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params): # Specify a distributed strategy to use TPU resolver = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']) tf.contrib.distribute.initialize_tpu_system(resolver) strategy …

10 tensorflow  keras  google-colaboratory  google-cloud-tpu  talos 

JuliaをGoogle Colabでセットアップしようとしています。https://discourse.julialang.org/t/julia-on-google-colab-free-gpu-accelerated-shareable-notebooks/15319のようなインストール手順に従っています。それにもかかわらず、私はジュリアを起動することができません。 JuliaをGoogle Colabで使用しようとしています。私は次の手順に従いました： CUDAをインストールする !wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb !dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb !apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub !apt update -q !apt install cuda gcc-6 g++-6 -y -q !ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc !ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++ Julia 1.2.0をインストールする !curl -sSL "https://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/1.2/julia-1.2.0-linux-x86_64.tar.gz" -o julia.tar.gz !tar -xzf julia.tar.gz -C /usr --strip-components 1 !rm -rf julia.tar.gz* !julia -e …

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