Colaboratoryの特徴
Colaboratoryに関する情報は、tomo_makesさんの【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratoryにまとめられている。今回スマホで使う上で関係しそうな特徴をピックアップする
- Google提供のJupyter notebook実行環境
- Webブラウザよりアクセス
- ９０分のアイドリング（セッション切れ）でランタイムダウン
- 連続稼働時間１２時間でランタイムダウン
- Google Driveへの接続（マウント）可能
- ランタイムのスペック(Ubuntu 18.04 2vCPU:2.2GHz RAM:13GBa)
スマホで使う
普通の使い方（PC）
一般的かどうか分からないが、私の使い方としては、PCのWebブラウザからColaboratory上で、制限時間内（１２時間以内）に終了するように計算を実施する。合わせてWebブラウザのオートリロード(アドインなど）機能によりセッションが切れないようにリロードを繰り返す。計算終了後、結果ファイル・リスタートファイルをGoogle Driveに保存する。
以上のように使っているが、これをそのままスマホで行う場合、下記課題が想定される。
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バッテリー消費と月末の通信量制限
オートリロードによるバッテリー消耗が激しいと思われる。事実上オートリロードができないなら、９０分を超える計算やビルドは不向き。通信量についてはリロードによる通信のほか、バックグラウンドのデータ通信が心配。 -
打鍵できない
標準キーボードではShiftキーやTabキーがなかったり。Markdownで使う記号も不足していたり。
フルキーボードのアプリによる打鍵は、指サイズ問題により押したいキーを押せない。
常時電源接続＋Bluetoothキーボードなど、上記の課題を解決できれば、PCでの利用方法をそのまま置き換えた使い方が可能と思われる
おすすめの使い方
ライブラリのチュートリアルを実行する
お試しとして使うことに主眼を置く。以下の手順によりGitHubリポジトリにuploadされているnotebookをColaboratory環境で実行することができる。
2. **Googleアカウントでログイン**
3. **メニューより「ノードブックを開く」を選択**
※新規のnotebookを作成したい場合は、メニューより「Python3の新しいノートブック」を選択
4. **GitHubのリポジトリを指定する**
GitHubユーザ名もしくはリポジトリURLを入力。今回はおもむろにTatsuyaKatayamaのGPyOpt-testリポジトリのGPyOpt-test.ipynbを選択
5. **必要なライブラリ(パッケージ)のインストールスクリプトの実行**
※今回はnotebook中に記載済み
※実行時に警告やランタイムのリセットを促される場合がある。
6. **コードの実行をしたり、コードを変更したり、引数をいじったりして楽しむ**
※コードの実行は5で示したようにインプットセルの左にある[]をタップ。もしくはインプットセル内でShift+Enter。
尚、直接http://colab.research.google.com/github/TatsuyaKatayama/GPyOpt-testにアクセスすれば4から実行できる（別途ログインは必要）
まとめ
- スマホからColaboratoryを使う場合
- 長時間の計算は困難（バッテリー・通信量制限に難あり）
- 打鍵がつらい
- ライブラリのお試し環境として使う方法をまとめた