1.在谷歌云盘上创建文件夹

当登录账号进入谷歌云盘时，系统会给予15G免费空间大小。由于Colab需要依靠谷歌云盘，故需要在云盘上新建一个文件夹。
比如，我建立一个名为app的文件夹：
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2.创建一个新的Colab Notebook

在文件夹内的空白处右键 -> 更多 -> Google Colaboratory
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点击文件名可以重命名文件：image.png

3.设置免费的GPU

它是很容易更换默认的硬件（None,GPU,TPU），通过 修改->笔记本设置->硬件加速器选择GPU。
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4.测试——运行基本的Python代码

创建完之后，会自动生成一个jupyter笔记本，就可以直接在这里面编写和运行代码了。
运行一些简单的代码：
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5.授权与安装

首先运行下面的代码来安装必要的库和授权：

  1. from google.colab import drive
  2. drive.mount('/content/drive/')

当你运行上面的代码(挂载云端硬盘)，应该会看到如下的结果：
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点击链接，复制验证码，粘贴到输入框.在完成授权过程之后，你应该会看到这样：
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现在，你可以使用如下命令进入Google Drive：

  1. !ls "/content/drive/My Drive/"

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其实进一步查看，发现这是一个linux虚拟机：

  1. !cd /
  2. !ls

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6.运行.py代码

安装Keras

  1. !pip install -q keras

上传minst_cnn.py file到你的Google Drive中的app文件夹。

Google Colab免费GPU使用 - 图14
运行下面代码来训练基于MINST_dataset的一个简单的卷积神经网络：

  1. !python3 "/content/drive/My Drive/app/mnist_cnn.py"

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每个epoch仅仅需要4s。

参考链接：
https://www.cnblogs.com/lfri/p/10471852.html