首先,确保您已经安装了Jupyter Notebook,并且已经配置好了Python环境。 下载并安装gDrive的Python库,可以使用以下命令进行安装: 下载并安装gDrive的Python库,可以使用以下命令进行安装: 导入所需的库和模块: 导入所需的库和模块: 授权并连接到Google Drive: ...
colab没有什么好配置的,你只需要注册一个google账号便可以使用colab和google drive(后期会讲google drive这个玩意有什么用),如何注册Colab建议google search "colab"然后跟着一步步做 配置Anaconda Prompt 笔者使用的是Anaconda,所以自带Jupyter Notebook,而使用miniconda的朋友需要手动安装jupyter notebook(仍然建议是google ...
Google Drive API Google Picker API Google Realtime API 这在Google开发者控制台上差不多就是这样,现在你可以回到JupyterLab 了。选择设置——Advanced Settings Editor: 然后在Google Drive 下输入分配给你的ClientID: 现在你终于可以看到登录选项了: 3 测试 为了测试是否一切正常,我们制作了一个虚拟Notebook,并称...
Google Drive: Mount google drive to the notebook and use it seamlessly as you do with Google Colab. Amazon S3: Here, you can mount an Amazon S3 bucket and use it for I/O operations in the notebook. 橙色区域提供了编写代码和试验的空间。可以选择从三个来源上传现有代码:Jupyter Notebook、Git...
橙色区域提供了编写代码和试验的空间。可以选择从三个来源上传现有代码:Jupyter Notebook、GitHub和Google Drive。我将在本文的下一部分中讲到它的更多功能。 在顶部的绿色框内,有一个通过URL共享Notebook的选项——无需通过电子邮件、GitHub等共享代码。接下来,你可以看到python环境、内存利用率、终端和目录。此Noteboo...
首先,Colab的notebook是存放在你自己的Google Drive里面的。对于熟练使用Google Docs的同学来说,这是自然而然的事情。你可以自己在Google Drive里面新建一个文件夹作为notebook的存放地,也可以直接使用默认文件夹 Colab Notebooks(下图金黄色的文件夹即是):
JupyterLab是 Project Jupyter的下一代用户界面,提供所有熟悉的经典Jupyter笔记本构建模块(Notebook,终端,文本编辑器,文件浏览器,丰富的输出等),还有灵活而强大的用户界面。Jupyterlab 的基本理念是将经典 notebook 中的所有功能以及新特性整合在一起。 如果您对Jupyter Lab完全不熟悉,可以直接从头开始阅读本文。但是,如...
这在Google开发者控制台上差不多就是这样,现在你可以回到JupyterLab 了。选择设置——Advanced Settings Editor: 然后在Google Drive 下输入分配给你的ClientID: 现在你终于可以看到登录选项了: 3 测试 为了测试是否一切正常,我们制作了一个虚拟Notebook,并称之为TestNotebook。几乎立刻它就被保存到了Google Drive 中...
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。 系统预装了PyTorch、TensorFlow、Keras等等许多主流机器学习框架,用起来几乎不会有任何障碍。训练、推理、部署全部支持,还可以把自己的项目公开分享出来。
使用GitHub、Google Drive或Dropbox等云服务保存和同步你的 Jupyter Notebook。首先在这些平台上创建一个账户,然后通过它们的API接口或云存储服务将你的 Notebook 上传至云端。 通过Markdown格式保存与分享项目 Markdown 支持的格式特性使得 Notebook 不仅限于内部使用,还可以轻松分享给非代码用户。将 Notebook 转换为...